強化學習傳說：第五章 基於模型的強化學習 無模型的方法是通過agent不斷探索環境，不斷試錯，不斷學習，因此導致了無模型的方法數據效率不高。而基於模型的方法則相反，它能夠充分利用已有的模型，高效地利用數據。 簡單的思路： 先訓練得到環境模型，再利用規划求解。但是本來專家算法就是這么做 ...

國內現在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括攜程、滴滴、今日頭條、餓了么、360安全、小米、vivo等諸多知名公司。 除了搜索之外，結合Kibana、Logst ...

Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies 論文地址 soft Q-learning 筆記 標准的強化學習策略 \[\begin{equation}\pi^*_{std} = \underset{\pi ...

強化學習總結 強化學習的故事 強化學習是學習一個最優策略(policy)，可以讓本體(agent)在特定環境(environment)中，根據當前的狀態(state)，做出行動(action)，從而獲得最大回報(G or return)。 有限馬爾卡夫決策過程 馬爾卡夫決策過程理論 ...

強化學習： 強化學習作為一門靈感來源於心理學中的行為主義理論的學科，其內容涉及 概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論、運籌學 等多學科知識，難度之大，門檻之高，導致其發展速度特別緩慢。 一種解釋： 人的一生其實都是不斷在強化學習，當你有個動作（action）在某個狀態 ...

1. 定義 機器學習算法可以分為3種：有監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）。強化學習（Reinforcement Learning, RL），又稱再勵學習、評價學習 ...

Reinforcement learning 是機器學習里面的一個分支，特別善於控制一只能夠在某個環境下 自主行動 的個體 (autonomous agent)，透過和 環境 之間的互動，例如 sensory perception 和 rewards，而不斷改進它的 行為 。 聽到強化學習 ...

強化學習從入門到放棄 目錄 強化學習從入門到放棄 雜談 MDP MP MRP Bellman Equation MDP ...