原文:【強化學習RL】必須知道的基礎概念和MDP

本系列強化學習內容來源自對David Silver課程的學習 課程鏈接http: www .cs.ucl.ac.uk staff D.Silver web Teaching.html 之前接觸過RL Reinforcement Learning 並且在組會學習輪講里講過一次Policy Gradient,但是由於基礎概念不清,雖然當時懂了 但隨后很快就忘。。雖然現在寫這個系列有些晚 沒有好好跟上知 ...

2020-01-25 06:13 0 1942 推薦指數:

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分布式強化學習基礎概念(Distributional RL

分布式強化學習基礎概念(Distributional RL) from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中,我們想要優化如下的 loss ...

Mon Jan 15 01:09:00 CST 2018 0 2856
【整理】強化學習MDP

【入門,來自wiki】 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。其靈感來源於心理學中的行為主義理論,即有機體如何在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下,逐步形成對刺激的預期,產生能獲得最大利益的習慣性行為。這個方法具有普適性,因此在其他許多領域都有研究,例如博弈論 ...

Mon Oct 26 20:49:00 CST 2015 2 19553
關於RL強化學習的研究

https://www.zhihu.com/question/65064314/answer/1868894159 我是半路出家自學的機器學習強化學習,以下僅分享我能接觸到的強化學習/RL的知識(可能學院派的看到的會不一樣) 基礎部分: 《Reinforcement Learning ...

Fri Jun 04 17:28:00 CST 2021 0 238
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 ...

Thu Nov 15 04:20:00 CST 2018 0 1019
強化學習總結(0)—RL基本介紹

本人碩士期間就對RL比較感興趣,當時AlpahGo還沒火,可能更多是對於Strong AI的前景和未來有着較大期待吧,后來隨着AlphaGo--Master---zero版本的不斷更新,再加上OpenAI的星際爭霸等,RL逐步煥發出了新的生機。因此,自從2016年下半年開始斷斷續續地學習強化學習 ...

Fri Dec 08 00:36:00 CST 2017 0 2256
強化學習入門基礎-馬爾可夫決策過程(MDP

作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 項目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感覺對您有所幫助,煩請點個⭐Star。 MDP背景介紹 ...

Mon Jan 04 03:11:00 CST 2021 0 442
強化學習(基本概念

概述 強化學習(Reinforcement Learning,簡稱RL)是機器學習的一個重要分支。在強化學習中,包含兩種基本的元素:狀態與動作,在某個狀態下執行某種動作,這便是一種策略,學習器要做的就是通過不斷地探索學習,從而獲得一個好的策略。例如:在圍棋中,一種落棋的局面就是一種狀態,若能知道 ...

Thu Jan 17 19:39:00 CST 2019 0 2884
 
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