目錄 　　定制訓練流程（Custom Training Workflows） 　　全局協調（Global Coordination） 　　回調函數和自定義准則（Callbacks and Custom Metrics） 　　可視化自定義的度量（Visualizing Custom ...

目錄 　　開場（Getting Started） 　　評估訓練策略（Evaluating Trained Policies） 　　指定參數（Specifying Parameters） 　　指 ...

目錄 　　什么是Ray 　　什么是RLlib 　　簡單的代碼風格 　　Policies 　　Sample Batches 　　Training 　　Application Support 　　Customization 　　參考資料 ...

作者|Christian Hubbs 編譯|VK 來源|Towards Data Science Ray不僅僅是一個用於多處理的庫，Ray的真正力量來自於RLlib和Tune庫，它們利用了強化學習的這種能力。它使你能夠將訓練擴展到大型分布式服務器，或者利用並行化特性來更有效地使用 ...

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 ...