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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ction）和查看结果（Reward）来学习如何在环境中采取最佳的动作或策略。自 2013 年Deep Q...
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2022-11-15 16:50:14
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文章目录 0 写在前面 1 推荐书籍 2 入门简介 2.1 机器学习 2.1 RL的特点 2.3 实例 3 rewards 3.1 奖励假设 3.2 举例 4 Sequential Decision Making(序列决策制定) 4.1 两个基本问题 4.1.1 强化学习 4.1.2 规划 5 智能
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2020-03-04 12:26:00
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学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学...
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2022-11-14 16:22:44
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https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介 深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力，对感知问题束...
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2019-02-04 11:18:35
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value-based，价值学习：DQN。构建一个神经网络，输入是state，有多个输出对应采取每个action到最后所能获得的累加奖励Q-value。一开始这个网络估计出来的Q-value很差，我们使用TD算法，让 \[ target = r(a_t|s_t) + \lambda Q(s_{t+1 ...
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2021-07-14 16:08:00
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强化学习（RL）是机器学习的一个分支，其中学习是通过与环境交互而进行的。这是狗就会明白哪些行为使之得到饼干，从而不断重复执行这种动作。同理，在强化学习环境中，也不会训练智能体做什么或怎么做，而是根据
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2022-11-23 14:59:53
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https://www.bilibili.com/video/BV13W411Y75P?from=search&seid=8762394437787310776强化学习的专业术语：state :当前的状态 action:当前Agent（智能
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2021-11-20 15:26:20
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内容目录：一、强化学习的成功二、概念和基础2.1设计强化学习系统2.2人工智能环境类型三、问题公式化3.1数学公式3.2马尔可夫决策过程3.3价值函数四、RL训练术语4.1基于模型与无模型4.2On-policy与...
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2019-01-06 17:49:34
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一文了解强化学习，Q-learning,DQN，DDPG等。
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2022-10-17 12:14:15
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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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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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1.背景介绍深度学习（Deep Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个分支，主要通过神经网络（Neural Networks）来学习和模
原创
2023-12-27 10:19:50
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、强化学习入门简介强化学习是一种非监督学习的机器学习方法，对比监督学习，强化学习
原创
2023-06-25 07:22:18
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一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。 想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解，推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和
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2024-01-19 13:32:33
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【DataWhale打卡】第一天：学习周博磊讲的强化学习结合《深入理解AutoML和AutoDL》这本书中的强化学习的章节总结了基础部分。 参考资料：https://github./zhoubolei/introRL 先导课程：线性代数、概率论、机器学习/数据挖掘/深度学习/模式识别 编程基础
原创
2021-12-29 10:48:08
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深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-
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2024-03-17 17:45:04
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深度强化学习简述 0 写在前面 主要参考《A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning》 1 引言 如今广泛意义上的机器学习既包括传统的偏向数理统计方面的机器学习，也包含基于神经网络的深度学习，也有基于奖励机制的半监督式机器学习，即强化学习，它是一类特殊
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2019-12-29 22:34:00
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