元強化學習簡介 　　本來筆者只是想簡單做個元強化學習的材料整理，但是做着做着，感覺還是可以講點什么東西的。雖然筆者能力有限，但是還是希望能夠分享一點拙見，以供后來者上手參考。也歡迎大家批評指正。 　　要講元強化學習，首先肯定是要先了解一下元學習的相關概念。 　　學會如何學習的方法被稱為元學習 ...

1、遷移學習（Transfer Learning） 直觀理解：站在巨人的肩膀上學習。根據已有經驗來解決相似任務，類似於你用騎自行車的經驗來學習騎摩托車。 專業理解：將訓練好的內容應用到新的任務上，即將源域（被遷移對象）應用到目標域（被賦予經驗的領域）。 遷移學習不是具體的模型 ...

機器學習分類: 強化學習是機器學習中的一個領域，強調如何基於環境而行動，以取得最大化的預期利益 強化學習基礎概念:Agent :主體,與環境交互的對象,動作的行使者Environment : 環境, 通常被規范為馬爾科夫決策過程（MDP）State : 環境狀態的集合Action ...

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 ...