強化學習--值函數近似和策略梯度 目錄 強化學習--值函數近似和策略梯度 1. 值函數近似 1.1 線性函數近似 1.1.1 狀態價值函數近似 1.1.2 動作價值函數近似 ...
強化學習入門基礎 目錄 強化學習入門基礎 . 強化學習基礎知識 . 強化學習發展歷程 . 強化學習特點 . 強化學習應用 . 強化學習基本概念 . 強化學習智能體的主要組成部分 . 強化學習的分類 . 動態規划 . 什么是動態規划 . 動態規划基本思想 . 動態規划基本概念 . . 多階段決策問題 . . 動態規划一些術語 . 動態規划三要素 . 動態規划適用條件 . 動態規划例子 . . 路徑迷 ...
2020-03-11 18:07 1 825 推薦指數:
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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 ...
本文首發於:行者AI Qmix是多智能體強化學習中比較經典的算法之一,在VDN的基礎上做了一些改進,與VDN相比,在各個agent之間有着較大差異的環境中,表現的更好。 1. IQL與VDN IQL(Independent Q_Learning),是一種比較暴力的解決問題的方法 ...
多智能體的常見設定: 合作關系。比如工業機器人 競爭關系。比如拳擊比賽 合作-競爭混合。比如機器人足球比賽 利己主義。比如股票自動交易系統 多智能體系統的術語: 有n個智能體; \(S\)為狀態 ...
轉自:(原貼)http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 建議參考程序視頻資 ...
本文介紹強化學習的基本概念及建模方法 什么是強化學習 強化學習主要解決貫續決策問題,強調一個智能體在不斷的跟環境交互的過程中通過優化策略從而在整個交互過程中獲得最多的回報。 圖中的大腦代表智能體agent,智能體根據當前環境\(s_t\) 選擇一個動作\(a_t\)執行,這個\(a_t ...
從今天開始整理強化學習領域的知識,主要參考的資料是Sutton的強化學習書和UCL強化學習的課程。這個系列大概准備寫10到20篇,希望寫完后自己的強化學習碎片化知識可以得到融會貫通,也希望可以幫到更多的人,畢竟目前系統的講解強化學習的中文資料不太多。 第一篇會從強化學習的基本概念 ...
0x1 強化學習簡介 強化學習(Reinforcement Learning, RL)是機器學習(Machine Learning, ML)的三大分支之一。在一個強化學習問題中, 有一個決策者, 我們通常稱之為智能體(agent), 它所交互的區域叫做環境(environment, env ...