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 ...
原文：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 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，會使得環境按某種概率轉移到另一個狀態 同時，環境會根據潛在的獎賞函數反饋給機器一個獎賞。綜合而言，強化學習主要包含四個要素：狀態 動 ...
2020-06-06 16:43 0 1532 推薦指數：
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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 ...