元強化學習簡介 　　本來筆者只是想簡單做個元強化學習的材料整理，但是做着做着，感覺還是可以講點什么東西的。雖然筆者能力有限，但是還是希望能夠分享一點拙見，以供后來者上手參考。也歡迎大家批評指正。 　　要講元強化學習，首先肯定是要先了解一下元學習的相關概念。 　　學會如何學習的方法被稱為元學習 ...

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 ...

遷移學習是包括fine tune等。用於近似任務的遷移。有局限性。 元學習是自動尋找學習參數。學習學習的規律。 強化學習是增強學習，對於新任務。 圖像分類和圖像識別的區別和聯系：https://blog.csdn.net/kk123k/article/details/86584216 ...

強化學習詳解與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10789375.html 目錄 1.引言 ...

谷歌重磅開源強化學習框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表現，讓強化學習又火了一把，但是 OpenAI 的強化學習訓練環境 OpenAI Gym 卻屢遭抱怨，比如不太穩定、更新不夠及時等。今日，谷歌推出了一款全新的開源強化學習框架 Dopamine，該框架 ...

Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good s ...

機器學習分類: 強化學習是機器學習中的一個領域，強調如何基於環境而行動，以取得最大化的預期利益 強化學習基礎概念:Agent :主體,與環境交互的對象,動作的行使者Environment : 環境, 通常被規范為馬爾科夫決策過程（MDP）State : 環境狀態的集合Action ...

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 ...