概念解释同轨（on policy）策略：
用于生成采样数据序列的策略和用于实际决策的待评估和改进的策略是一样的。在同轨策略方法中，策略一般是软性的（选中任何一个动作的概率大于某个值），会逐渐逼近一个确定性策略。
【同轨策略算法的蒙特卡罗控制的总体思想依然是GPI，采用首次访问型MC算法来估计当前策略的动作价值函数。由于缺乏试探性出发假设，不能简单通过对当前价值函数进行贪心优化来改进策略，否则就无法
本次笔记对《强化学习（第二版）》第九章进行概括性描述。
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2022-03-21 13:36:13
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本次笔记对《强化学习（第二版）》第十章进行概括性描述。
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2021-06-22 15:45:06
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前言： 本次笔记对《强化学习（第二版）》第九章进行概括性描述。
正文
引言
前八章学习的“表格型方法”有一个问题：没法表示任意大的状态空间，比如连续状态。
并且，在连续状态中，我们相信描述状态的数值与价值间存在数量关系，这意味着我们可以用 v ( s , w ) v(s,w) v(s,w)来描述 v v v，而并非要建立 s → v s \rightarrow v s→v的表格。
其中， w
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2021-07-27 15:19:28
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本次笔记对《强化学习（第二版）》第十章进行概括性描述。
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2022-03-21 13:42:11
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总的来说，第11章学习体验不好。可能是由于内容本身比较抽象，第11章属于星标章节。练习题没有引起我的兴趣。还有一点比较令人失望：尽管本章讨论了不少更新目标与算法（其中很多为反例），并给出了大量带有矩阵的计算公式，但实例并不多。因此，我认为理解其大概思想便可。
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2022-03-21 13:36:13
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注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第九章的理解整理~ 这里是第一、二节 我们知道 强化学习主要是通过对状态或动作状态组的值函数估计来进行决策。在之前的讨论中，每个状态的状态值函数只受前继、后继状态的影响，一次更新只影响一个状 ...
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2021-11-03 14:59:00
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注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第九章的理解整理~ 这里是第三节 回顾之前所说，我们希望能够找到比较好的函数参数使得逼近效果尽可能地好（给出了状态重要性分布），接下来这一节讨论的是可以使用什么方法来逼近呢？ **一定要记住 ...
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2021-11-03 20:44:00
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总的来说，第11章学习体验不好。可能是由于内容本身比较抽象，第11章属于星标章节。练习题没有引起我的兴趣。还有一点比较令人失望：尽管本章讨论了不少更新目标与算法（其中很多为反例），并给出了大量带有矩阵的计算公式，但实例并不多。因此，我认为理解其大概思想便可。
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2021-06-22 15:45:05
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文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
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2021-06-21 15:33:36
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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
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2019-04-09 12:52:33
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深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
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2021-08-02 15:00:43
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强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
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2021-08-02 14:21:53
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【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
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2022-01-12 09:38:08
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【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
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2021-09-23 04:02:53
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总所周知，样本效率低下是强化学习的一个重要问题，本文试图从本质上分析造成
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2022-11-22 10:37:39
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从离散空间到连续空间在之前提到的强化学习任务中，都是有限的MDP框架，即动作空间及状态空间的个数都是有限个。然而，现实生活中的很多问题动作空间与状态空间并非离散的，而是连续的。那么如何用强化学习的理论基础去解决问题呢？主要有两种思路：离散化处理、函数逼近。离散化处理：指的是把连续空间用区域o化的方式划分成有限的个数。具体的处理手法有Tilecoding及Coarsecoding。函数逼近：指的是把
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2018-05-02 11:08:53
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