近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用，其实金融领域的场景是很适合强化学习应用的，但是由于金融领域真金白银的，以目前强化学习的学习效率估计愿意尝试的人不多，但是并不妨碍我们学习和了解这方面的知识。Reinforcement learning in market games(arxiv 0710.0114)Edward W. Piotrowski, Jan Sladkowski, Anna S
一个汽车电子模块制作出来后，需要通过实验验证，才能基本保证在实车上运行正常。这些实验主要是模拟实车各种工况下的异常电压。 ISO 7637-2 2011和ISO 16750-2 2010定义了常见的脉冲，前者定义了脉冲1、脉冲2a、2b、脉冲3a、3b；后者定义了电压突降、抛负载等。脉冲1
AAMAS 2021 MARL论文（36篇）一、非应用类（33篇）1.Learning Correlated Communication Topology in Multi-Agent Reinforcement learning MARL中相关通信拓扑的学习 Yali Du, Bo Liu, Vincent Moens, Ziqi Liu, Zhicheng Ren, Jun Wan
文章目录2020REINFORCED ACTIVE LEARNING FOR IMAGE SEGMENTATION2020REINFORCED ACTIVE LEARNING FOR IM
原创
2022-06-27 17:15:39
235阅读
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
原创
2021-06-21 15:33:36
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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。**
原创
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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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
强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
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！
原创
2021-08-02 14:21:53
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如今机器学习发展如此迅猛，各类算法层出不群，特别是深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域更是战果累累，可以说这波浪潮带动了很多人进入深度学习领域，也成就了其一番事业。而强化学习作为一门灵感来源于心理学中的行为主义理论的学科，其内容涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学等多学科知识，难度之大，门槛之高，导致其发展速度特别缓慢。 1. 1954年-2013年
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
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.
原创
2021-09-23 04:02:53
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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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一、前述本文通过一个案例来讲解Q-Learning二、具体1、案例假设我们需要走到5房间。转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。Q-learning实现步骤：2、案例详解：第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是...
原创
2022-12-30 16:49:04
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强化学习的理论框架——马科夫决策过程（MDP）强化学习，本质上是让计算机学会自主决策的方法论。而马可夫决策过程（Markovdecisionprocess,MDP）则是强化学习中，对现实问题进行建模的数学模型，它把所有的现实问题都抽象为：智能体与环境的互动过程；在互动过程中的每个时间步，智能体都收到环境的状态（环境向智能体呈现一种情况），智能体必须选择相应的响应动作，然后在下一个时间步，智能体获得
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2018-05-02 10:57:54
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