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 ...
引言 要將脈沖強化學習進行分類,首先要了解SNN學習算法以及強化學習本身的類別。 圖片源自:OpenAI Spinning Up https: spinningup.openai.com en latest spinningup rl intro .html citations below 強化學習算法: Q Learning DQN等 Policy Optimization Policy Gra ...
2020-12-30 09:19 2 1117 推薦指數:
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 ...
本人碩士期間就對RL比較感興趣,當時AlpahGo還沒火,可能更多是對於Strong AI的前景和未來有着較大期待吧,后來隨着AlphaGo--Master---zero版本的不斷更新,再加上OpenAI的星際爭霸等,RL逐步煥發出了新的生機。因此,自從2016年下半年開始斷斷續續地學習強化學習 ...
DDPG原理和算法 DDPG原理和算法 ...
動態規划是強化學習里面最基礎的部分,其核心思想----通用策略迭代(Generalized Policy Iteration,GPI)。 首先強調一點,動態規划(Dynamic Programming)要求一個完全已知的環境模型,所謂完全已知,就是MDP的五元組全部已知,當然了,主要還是指狀態 ...
摘要:本文嘗試以一種通俗易懂的形式對強化學習進行說明,將不會包含一個公式。 本文分享自華為雲社區《強化學習淺述》,作者: yanghuaili 人。 機器學習可以大致分為三個研究領域:監督學習,無監督學習和強化學習(Reinforcement Learning,RL)。監督學習是大家最為 ...
1 簡介 每一個生物都與其環境相互作用,並利用這些相互作用來改善自身的活動,以生存和增長。我們稱基於與環境交互的動作修正為強化學習(RL)。這里有很多類型的學習,包括監督學習,非監督學習等。強化學習是指一個行動者或代理與它的環境相互作用,根據收到的刺激對其行為的響應,並修改其行為或控制政策 ...