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 ...

一、任務與獎賞 我們執行某個操作a時，僅能得到一個當前的反饋r（可以假設服從某種分布），這個過程抽象出來就是“強化學習”。 強化學習任務通常用馬爾可夫決策過程MDP來描述： 強化學習任務的四要素 E = <X, A, P, R> E：機器處於的環境 X：狀態空間 ...

1. 前言 在機器學習中，我們比較熟知的是監督式學習，非監督學習，此外還有一個大類就是強化學習。強化學習是機器學習的一個重要分支，是多學科多領域交叉的一個產物，它的本質是解決自動進行決策，並且可以做連續決策。 2. 強化學習定義 它主要包含五個元素，Agent（智能體 ...

介紹 目前，對於全球科學家而言，“如何去學習一種新技能”成為了一個最基本的研究問題。為什么要解決這個問題的初衷是顯而易見的，如果我們理解了這個問題，那么我們可以使人類做一些我們以前可能沒有想到的事。或者，我們可以訓練去做更多的“人類”工作，常遭一個真正的人工智能時代 ...

花了一天時間大致了解了強化學習一些經典算法，總結成如下筆記。筆記中出現不少流程圖，不是我自己畫的都標了出處。 鋪墊 1. Bellman方程 在介紹強化學習算法之前先介紹一個比較重要的概念，就是Bellman方程，該方程表示動作價值函數，即在某一個狀態下，計算出每種動作所對應 ...

強化學習入門基礎 目錄 強化學習入門基礎 1. 強化學習基礎知識 1.1 強化學習發展歷程 1.2 強化學習特點 1.3 強化學習應用 1.4 強化學習基本概念 1.5 強化學習智能體 ...