AI学习笔记——强化学习之Model-Free Prediction--解决未知环境下的预测问题
前面关于强化学习的文章中介绍了MDP，动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中，往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用Model Free的方法预测MDP。 1. Monte-Carlo （蒙特卡洛）策略估计 Monte-Carlo(MC)方法广...
AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)解决MDP(2)
求解最优MDP实际上就是找到最佳策略(Policy)π来最大化来最大化V函数(Value Function)。 公式一 1. 策略估算(Policy Evaluation) 在MDP问题中，如何评估一个策略的好坏呢？那我们就计算这个策略的V函数（值函数），这里我们又要用到之前文章中提到的Bellma...
AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)解决MDP(1)
我们介绍过MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)以及什么是最优MDP，甚至从强化学习的角度介绍了DQN，Q-learning, Sarsa 等求解最优MDP方法，但是要深入理解强化学习，必须了解背后支持的理论基础。动态规划(Dynamic programming)...
AI学习笔记之——强化学习(Reinforcement Learning, RL)
诚如在之前文章提到的，机器学习按照从那里学的角度可以分为：监督学习，无监督学习和强化学习三大类。之前的文章大多数都是介绍的前两类，而第三类强化学习（RL）确是最接近我们所想象的人工智能。 强化学习简介 强化学习（RL）就是在环境中与环境的互动不停地学习的，非常像人类学习走路，学习骑车，学习游泳等等。...
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