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——求解最优MDP
上一篇文章介绍了MDP的基本概念,但是我们更关心的是如何寻找到最佳的路径解决MDP问题。MDP过程中,可以有无数种策略(policy),找到最佳的路径实际上就是找到最佳的Policy 来最大化V函数(Value Function)或者Q函数(Action-Value Function)。 用数学表达...
AI学习笔记——MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)简介
前面好几篇文章都在介绍强化学习(RL),以及强化学习的一些具体算法,但是强化学习中用到的最重要的理论MDP却还没提到。这篇文章就来说说MDP。 讲MDP的文章和资料非常多,理论和数学公式也能轻易找到,所以本文并不是要严谨地推导MDP,而是想让读者感性地认识MDP以及它对强化学习的重要性。本文主要的参...
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