強化學習一：模型基礎
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 ...
原文：強化學習基礎系列(一)：強化學習基本定義
x 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 , 它所處的當前環境稱為狀態 state , agent觀察到的這個環境狀態稱為 observation,ob ...
2020-10-23 02:06 0 421 推薦指數：
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