貝爾曼最優方程推導(來源:B站up主:shuhuai008) 1.明確一下概念間的關系 2.反證法證明 v*(s)=max(a)_q*(s,a) 3.“套娃”得到貝爾曼最優方程 參考資料: 1.https ...
馬爾可夫決策過程:MDP 一 MDP模型表示 首先引出馬爾可夫決策過程的幾個相關變量集合:A at ,S st ,R rt ,t , ,...T or 。A表示Action,S表示State,R表示Reward,這幾個均是靜態的隨機變量,可以是離散的,也可以是連續的。 如果變量是離散的,且只有狀態變量隨時間變化,則可以用 狀態轉移矩陣 來表示這些隨機變量之間的關系 比如HMM ,狀態轉移矩陣就可以 ...
2020-07-23 18:36 0 673 推薦指數:
貝爾曼最優方程推導(來源:B站up主:shuhuai008) 1.明確一下概念間的關系 2.反證法證明 v*(s)=max(a)_q*(s,a) 3.“套娃”得到貝爾曼最優方程 參考資料: 1.https ...
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 ...
1. 什么是強化學習 強化學習(reinforcement learning, RL)是近年來大家提的非常多的一個概念,那么,什么叫強化學習? 強化學習是機器學習的一個分支,和監督學習,非監督學習並列。 參考文獻[1]中給出了定義: Reinforcement ...
強化學習 --- 馬爾科夫決策過程(MDP) 1、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 ...
1. 前言 前面的強化學習基礎知識介紹了強化學習中的一些基本元素和整體概念。今天講解強化學習里面最最基礎的MDP(馬爾可夫決策過程)。 2. MDP定義 MDP是當前強化學習理論推導的基石,通過這套框架,強化學習的交互流程可以很好地以概率論的形式表示出來,解決強化學習問題的關鍵定理也可以依此 ...
強化學習讀書筆記 - 03 - 有限馬爾科夫決策過程 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 代理-環境接口 ...
作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 項目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-L ...
。 馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process, MDP)也具有馬爾可夫性,與上面 ...