【強化學習】MOVE37-Introduction（導論）/馬爾科夫鏈/馬爾科夫決策過程
寫在前面的話：從今日起，我會邊跟着硅谷大牛Siraj的MOVE 37系列課程學習Reinforcement Learning(強化學習算法)，邊更新這個系列。課程包含視頻和文字，課堂筆記會按視頻為單位進行整理。 課程表地址：https://github.com/llSourcell ...
原文：強化學習簡介及馬爾科夫決策過程
. 什么是強化學習 強化學習 reinforcement learning, RL 是近年來大家提的非常多的一個概念，那么，什么叫強化學習 強化學習是機器學習的一個分支，和監督學習，非監督學習並列。 參考文獻 中給出了定義： Reinforcement learning is learning what to do how to map situations to actions so as t ...
2019-11-12 22:05 0 409 推薦指數：
相關推薦
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 ...
強化學習 1 --- 馬爾科夫決策過程詳解（MDP）
強化學習 --- 馬爾科夫決策過程（MDP） 1、強化學習介紹 強化學習任務通常使用馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，簡稱MDP）來描述，具體而言：機器處在一個環境中，每個狀態為機器對當前環境的感知；機器只能通過動作來影響環境，當機器執行一個動作后 ...
強化學習讀書筆記 - 03 - 有限馬爾科夫決策過程
強化學習讀書筆記 - 03 - 有限馬爾科夫決策過程 學習筆記： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 代理-環境接口 ...
強化學習（二）馬爾科夫決策過程(MDP)
在強化學習（一）模型基礎中，我們講到了強化學習模型的8個基本要素。但是僅憑這些要素還是無法使用強化學習來幫助我們解決問題的, 在講到模型訓練前，模型的簡化也很重要，這一篇主要就是講如何利用馬爾科夫決策過程(Markov Decision Process，以下簡稱MDP)來簡化強化學習的建模 ...
馬爾科夫決策過程（MDP）
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。 3.馬爾科夫決策過程 ...
馬爾科夫過程和馬爾可夫決策過程的區別
1. 馬爾科夫性 無后效性，下一個狀態只和當前狀態有關而與之前的狀態無關，公式描述：P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]">P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]。強化學習中的狀態也服從馬爾科夫性，因此才能在當前狀態下執行動作並轉移到下一個狀態，而不需要考慮 ...
強化學習-MDP(馬爾可夫決策過程)算法原理
1. 前言 前面的強化學習基礎知識介紹了強化學習中的一些基本元素和整體概念。今天講解強化學習里面最最基礎的MDP（馬爾可夫決策過程）。 2. MDP定義 MDP是當前強化學習理論推導的基石，通過這套框架，強化學習的交互流程可以很好地以概率論的形式表示出來，解決強化學習問題的關鍵定理也可以依此 ...