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 ...

一、推薦中如何定義強化學習的幾個元素 方式1： Agent：推薦引擎。 Environment：用戶。 Reward：如果一條新聞被點擊，計+1，否則為0。一次推薦中10條新聞被點擊的新聞個數作為Reward。 State：包含3個部分，分別是用戶標簽、候選新聞的新聞標簽和用戶前4屏 ...

RL是一個序列化決策過程，核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報； 大部分RL方法都是基於MDP的；MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略，並使用該策略選擇最佳動作； 動態規划是RL中的一個關鍵技術，適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況，主要有 策略迭代 和 值 ...

。 推薦系統需要對用戶反饋作出快速及時的響應。 這兩點本篇分別通過強化學習和 Flink 來實現 ...

1、進化策略（ES：evolution strategy） 　　在一定的抽象程度上，進化方法可被視為這樣一個過程：從個體構成的群體中采樣並讓其中成功的個體引導未來后代的分布。但是，其數學細節在生物進化方法的基礎上實現了很大的抽象，我們最好將進化策略看作是一類黑箱的隨機優化技術。 　　策略 ...

Flink + 強化學習搭建實時推薦系統 思維導圖 強化學習 決策 代表強化學習本身的特點。需要對瞬息萬變的局勢進行評估並快速作出相應的選擇，同時需要考慮長期的目標而非僅僅是短期收益 強化學習的最終目標是學習出一個策略來最大化期望獎勵。策略指的是智能體如何根據環境狀態來決定下一步的動作 ...

摘要 新聞推薦系統中，新聞具有很強的動態特征（dynamic nature of news features），目前一些模型已經考慮到了動態特征。 一：他們只處理了當前的獎勵（ctr）;、 二：有一些模型利用了用戶的反饋，如用戶返回的頻率。（user feedback ...

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 ...