一.概述 　　強化學習是根據獎勵信號以改進策略的機器學習方法。策略和獎勵是強化學習的核心元素。強化學習試圖找到最大化總獎勵的策略。強化學習不是監督學習，因為強化學習的學習過程中沒有參考答案；強化學習也不是非監督學習，因為強化學習需要利用獎勵信號來學習。 　　強化學習任務常用“智能體/環境”接口 ...

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 ...

Reinforcement learning 是機器學習里面的一個分支，特別善於控制一只能夠在某個環境下 自主行動 的個體 (autonomous agent)，透過和 環境 之間的互動，例如 sensory perception 和 rewards，而不斷改進它的 行為 。 聽到強化學習 ...

強化學習從入門到放棄 目錄 強化學習從入門到放棄 雜談 MDP MP MRP Bellman Equation MDP ...

0x00 任務   通過強化學習算法完成倒立擺任務，控制倒立擺在一定范圍內擺動。 0x01 設置jupyter登錄密碼 jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password （會輸入兩次密碼，用來驗證 ...

可以看到 隨着學習率的增大，效果越來越好，當學習率為0.5時，已經明顯過擬合了 這個是單步的，書上是單回合的，所以不同，后續有空會更新代碼 隨機行走有個特殊性：兩個終點，有一個終點獎勵為0，也就是說在前幾個回合中，單步更新的TD如果一開始向左走，需要 ...