強化學習（一）—— 基本概念及馬爾科夫決策過程（MDP）
1、策略與環境模型 強化學習是繼監督學習和無監督學習之后的第三種機器學習方法。強化學習的整個過程如下圖所示： 具體的過程可以分解為三個步驟： 1）根據當前的狀態 $s_t$ 選擇要執行的動作 $ a_t $。 2）根據當前的狀態 $s_t $ 和動作 $ a_t ...
原文：馬爾科夫決策過程（MDP）
.馬爾科夫性 系統的下一個狀態僅與當前狀態有關，與以前的狀態無關。 定義：狀態st是馬爾科夫的，當且僅當P st st P st s st ,當前狀態st其實是蘊含了所有相關的歷史信息，一旦當前信息已知，歷史信息會被拋棄。 .馬爾科夫過程 是一個二元組，包括狀態機和狀態轉移概率。從某個狀態出發到終止狀態的過程鏈。不存在動作和獎勵。 .馬爾科夫決策過程 由元組 S，A，P，R， ，P為狀態轉移概率 ...
2019-08-02 15:10 0 498 推薦指數：
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