深度强化学习基本概念强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要的分支，主要用来解决连续决策的问题。强化学习可以在复杂的、不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标。深度学习深度学习（Deep Learning）也是机器学习的一个重要分支，也就是多层神经网络，通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合。（从统计学角度来看，就是在预测数据分布，从数据中学
1，强化学习1.1，基本概念强化学习起源于动物心理学的相关原理，模仿人类和动物学习的试错机制，是一种通过与环境交互，学习状态到行为的映射关系，以获得最大积累期望回报的方法。强化学习包含环境，动作和奖励三部分，其本质是 agent 通过与环境的交互，使得其作出的action所得到的决策得到的总的奖励达到最大，或者说是期望最大。DL/ML中的loss function目的是使预测值和真实值之间的差距最
16.1 任务与奖赏强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：强化学习任务对应了四元组表示状态空间，表示动作空间， 指定了状态转移概率， 指定了奖赏。强化学习的目标是在环境中不断地尝试而学得一个“策略”（policy），在状态下就能得知要执行的动作。策略有两种表示方法：确定性策略 表示为函数随机性策略 表示为概率，为状态下选择动作的概率，且。策略的优劣在于长期执行这一策略后得到
设X1，X2，……Xn是i.i.d.随机变量，Yn=(X1+...+Xn)/n。若将X1，X2……Xn看做是随机变量X的n次采样，那么Yn是X的采样平均。E[Yn]=E[X]，Var(Yn)=Var(Xn)/n。从图形（图……）中可以直观看出，n越大，Yn分布曲线就越陡峭，E[Yn]在概率上就越能接近于mx。然而，无论n如何大，总存在着这样的可能性，使得Yn落在设定的精度之外。[……待续]&nbs
强化学习模型强化学习的任务目标最大化长期奖励最小化长期惩罚强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文，写完论文过审了，得到最佳论文凭证的奖学金，获得很高的引用，这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了，毕不了业，这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说，正
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2024-04-22 11:27:49
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什么是强化学习参考：
视频：David Silver强化学习公开课中文讲解及实践研究智能体(Agent) 如何从与环境的交互中，通过获得成功与失败、奖励与惩罚的反馈信息来进行学习有一个非常重要的前提条件，即智能体在与环境交互时，需要环境时时提供反馈信息——强化 (Reinforcement) 信息或奖励 (Reward) 信息，以便让智能体知道哪些行为能够获得正奖励，而哪些行为获得负奖励，并据此调
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2024-04-03 22:47:30
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我在“线性之我见”里面谈到泰勒级数和傅里叶级数都可以看做是线性特征分解，它们分别是以幂函数、三角函数为基函数的。不过这么说也仅仅是一个概念，不能在脑海里出图啊，俗话说有图才有真相，下面我就用图来阐述一下这两个级数到底在干什么。
泰勒展式的目的其实十分明确：在某一点附近，用多项
第五章 团队激励第一节 团队激励概述1、激励的含义：激励，就是激发奖励人的行为动机，从而有效完成预定目标的过程。它有激发动机、激励行为、形成动力的含义。
三个角度：从诱因和强化的观点来看，激励就是将外部适当的刺激转化为内部心理动力。从而强化人的行为从内部状态来看，激励是指人对动机系统被激发起来，处在一种激活状态，对行为有强大的推动力量从心理和行为过程来看，激励主要指由一定的刺激激发人的动机，使人有
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2024-09-05 15:36:40
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第一章 介绍
强化学习的基本思想：从与环境的互动中学习1.1 强化学习强化学习的重要特征：➀、反复试验（trial-and-error search）➁、推迟奖励（delayed reward）➀、已知状态，需要做一个动作，得到一个奖励信号以及接下来的状态。 目标是：通过调整，使得最大。 ➁、推迟奖励的定义：当前动作不仅决定了即时奖励，还决定了下一个状态，所以对下一个奖励也会
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2024-06-19 08:48:36
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以求圆形面积为例一、期望累计奖励：也就是已知概率求均值如果把累计奖励 视为在概率空间中的一个随机变量 X ，假设对应每个 x1 , x2 , x3 , … 的值出现的概率为 p1 , p2 , p3 , … , 那么 X 的期望值 E[X] 的定义应为则圆形的面积为（虽然是放屁脱裤子——多此一举，但希望你能get到 “ 已知模型后再去求值 ” 的点）也就是已知模型后再去求值，也就是马尔可夫决策过程
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2024-05-11 12:04:50
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因为最近在编程有关对碰奖的业务，所以研究了一下对碰奖。 一、什么是双轨制给大家介绍双轨制度，易通电讯奖励制度是每个人都有两个区，左区(A区)和右区(B区)，也就是说紧挨着你的只会有两个客户，如下图，比如A和B都是您的客户。 如果您除了这两个客户，又推荐了客户，怎么办？那只能往A或者B的下面任意一点放置，如上图。比如我现在把我第三个客户放在A的A区，我管这
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2024-09-30 12:52:13
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如何解决稀疏奖励下的强化学习？强化学习（Reinforcement Learning，RL）是实现强人工智能的方法之一，在智能体（Agent）与环境的交互过程中，通过学习策略（Policy）以最大化回报或实现特定的目标。在实际应用场景中，RL 面临一个重要的问题：agent 无法得到足够多的、有效的奖励（Reward），或者说 agent 得到的是稀疏奖励（Sparse Reward），进而导致
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2024-09-11 20:09:43
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强化学习 研究的是智能体agent与环境之间交互的任务，也就是让agent像人类一样通过试错，不断地学习在不同的环境下做出最优的动作，而不是有监督地直接告诉agent在什么环境下应该做出什么动作。在这里我们需要引入回报（reward）这个概念，回报是执行一个动作或一系列动作后得到的奖励，比如在游戏超级玛丽中，向上跳可以获得一个金币，也就是回报值为1，而不跳时回报就是0。回报又分为立即回报和长期回
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2024-08-01 12:53:18
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定义：策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化；策略模式在LZ第一次接触到的时候，LZ是这么理解的，就是如果我们想往一个方法当中插入随便一段代码的话，就是策略模式。即如下形式。public class MyClass {
public void myMethod(){
System.out.p
本文将围绕一个实际的问题进行介绍：应用强化学习的社区可以如何从对脚本和单个案例的收集更进一步，实现一个强化学习 API——一个用于强化学习的 tf-learn 或 skikit-learn？在讨论 TensorForce 框架之前，我们将谈一谈启发了这个项目的观察和思想。如果你只想了解这个 API，你可以跳过这一部分。我们要强调
一、预备知识1、什么是强化学习？定义：强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。强化学习的特点：没有监督数据、只有奖励信号。奖励信号不一定是实时的，而很可能是延后的，有时甚至延后很多。时间（序列）是一个重要
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2024-07-14 09:45:49
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一、定义1、定义强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏。注：强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。2、与监督学习，无监督学习的区别（1）与监督学习的区别监督学习可以描述为你在学习过程中，有个
文章目录1. 介绍2. Quick View3. Reward Shaping4. Intrinsically motivated reinforcement learning5. Optimal Rewards and Reward Design6. Conclusion 1. 介绍在强化学习中，智能体的目标被形式化表征为一种特殊信号，称为奖励/reward，它通过环境传递给智能体。在每个时刻
文章目录1. 本章内容概要2. 预测和控制3. classical conditioning3.1 阻塞和高阶的条件反射3.2 Rescorla–Wagner模型3.3 TD模型3.4 TD模型仿真4. 工具条件反射5. 延迟的强化6. 认知映射7. 习惯和目标引导的行为8. 总结参考文献 1. 本章内容概要在之前的章节中，我们研究了仅仅基于计算的各种算法思想，这一章，我们则从另一个角度看待这些
1. Q-learning 介绍1.1 Criticreward的作用其实就是一个critic，其本身并没有办法决定要采取哪一个action，其主要用来完成：衡量一个action到底好不好。只能基于当前的state，输出采取这个action，预期到整个游戏结束时候的累积得分。简单的说，critic并不能衡量一个state(记为)的好坏，只能衡量在give某个state，接下来使用action(记为
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2024-09-01 21:50:51
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