0、什么是強化學習 　　強化學習是一類算法, 是讓計算機實現從一開始什么都不懂, 腦袋里沒有一點想法, 通過不斷地嘗試, 從錯誤中學習, 最后找到規律, 學會了達到目的的方法. 這就是一個完整的強化學習過程。 　　原來計算機也需要一位虛擬的老師, 這個老師比較吝嗇, 他不會告訴你如何移動 ...

RL是一個序列化決策過程，核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報； 大部分RL方法都是基於MDP的；MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略，並使用該策略選擇最佳動作； 動態規划是RL中的一個關鍵技術，適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況，主要有 策略迭代 和 值 ...

介紹 目前，對於全球科學家而言，“如何去學習一種新技能”成為了一個最基本的研究問題。為什么要解決這個問題的初衷是顯而易見的，如果我們理解了這個問題，那么我們可以使人類做一些我們以前可能沒有想到的事。或者，我們可以訓練去做更多的“人類”工作，常遭一個真正的人工智能時代 ...

　　這半年有幾次機緣巧合的機會來給其他人科普強化學習的基本概念，我總體上是分成兩部分來講的：第一部分是強化學習背景和常用概念介紹；第二部分是 DQN、DDPG、PPO、SAC 四個算法的比較。這里分享一下第二部分的 slides。 　　此外我 ...

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 ...