提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、强化学习概述1.1 强化学习概述1.2 探索与利用2.3 多臂老虎机 二、马尔科夫决策过程2.1 马尔科夫过程（MP）2.2 马尔科夫奖励过程（MRP）2.3 马尔科夫决策过程（MDP） 前言 提示：这里可以添加本文要记
目标：练习常见的SQL语句和表结构的设计。 概要： SQL强化 表结构设计（博客系统） 1. SQL强化 根据上图创建 数据库 & 表结构 并 录入数据（可以自行创造数据）。 创建用户 luffy 并赋予此数据库的所有权限。 查询姓“李”的老师的个数。 查询姓“张”的学生名单。 查询男生、女生的人数
1、 [单选] 一个复杂项目包含对最终目标有不同看法的相关方。相关方就项目发起人确定的目标最终达成一致意见。之后,在项目执行阶段,发起人退休,相关方之间从此开始产生冲突。新任命的发起人希望知道如何才能根据目标重新调整相关方之间的关系。 项目经理应该做什么? A comple
伏羲课堂 学习笔记 absorbing states：一旦进入了state就不会出来了。
本文章收录在黑鲸智能系统知识库-黑鲸智能系统知识库成立于2021年，致力于建立一个完整的智能系统知识库体系。我们的工作：收集和整理世界范围内的学习资源，系统地建立一个内容全面、结构合理的知识库。 作者博客：途中的树 书接上回强化学习（一）: Agent - Environment框架 强化
深度学习（七）：阶段小结 深度系列第一阶段的入门部分学习介绍先告一段落，本次内容主要来自于李宏毅老师的入门视频教程的笔记以及内容的理解，从基本概念入手，并结合数学推导进一步的对梯度进行更深入的介绍。最后结合CNN在图像中的重要应用简要介绍CNN，内容相对比较简单。 同时
目录 一、基本术语二、如何使用强化学习三、标准库-OpenAI Gym四、参考资料 一、基本术语 state：s，状态。 action：a，行为，比如游戏里的向上、向右，是随机的。为什么不是确定的？如果是在博弈背景下，确定性动作会让对手发现规律，而随机的动作才可能赢。 agent：动作是由谁做的，谁就是ag
16.1 给出了强化学习的一个简单图示.强化学习任务通常用马尔可夫决 策过程 (Markov Decision Process，简称 MDP)来描述:机器处于环境 中，状 态空间为 ，其中每个状态 EX 是机器感知到的环境的描述，如在种瓜任务 上这就是当前瓜苗长势的描述;机器能采取的动作构成了动作空间 如种瓜
目录 Q-Learning（off-policy）概述off-policy： 算法流程Q-Learning vs Sarsa小结 强化学习笔记，内容来自 刘建平老师的博客 Q-Learning（off-policy） 概述 给定强化学习的5个要素：状态集S, 动作集A, 即时奖励R，衰减因子γ, 探索率ϵ, 求解最优的动作价值函数q∗和最优策略
强化学习：浅析DDPG 写在文章开头DDPG之前目标基本要素贝尔曼方程 深度确定性策略PS 写在文章开头 DDPG作为Actor-Critic方法的典型代表，是强化学习中众多前沿算法的根基，像TD3、MADDPG等等。 本文作为个人的学习笔记，对于一些个人已经理解的要点便不会再过多阐述，因此文章
Algorithm for Inverse Reinforcement Learning 摘要：这篇文章解决了马尔可夫决策过程中的逆强化学习问题，也就是，从一个给定被观察的、最优的行为中提取出reward function。IRL也许可以帮助apprenticeship learning获得熟练的行为，以及确定由自然系统优化的reward function。我
之前两篇介绍了强化学习基本理论，MDP，Q值，V值，MC，TD。这篇文章中，我会介绍一下我再学习RL过程中学习过的算法，下面从Qlearning开始。 Qlearning 之前的文章中，我介绍了MC,和TD。Qleafnin Qlearning是value-based的算法，Q就是Q(s,a)，即agent在某一时刻s状态下采取的a来获得reward的期望。
前言： 本次笔记对《强化学习（第二版）》第十二章进行概括性描述。 以下概括都是基于我个人的理解，可能有误，欢迎交流：piperliu@qq.com。 第12章我依旧有很多地方不懂、不透，这里，我只尽力将自己所理解的知识体系串讲下来，并且我在文末给出自己的疑问与猜测的答案/解决方案。因为还有很多东
前言： 本次笔记对《强化学习（第二版）》第十三章进行概括性描述。 以下概括都是基于我个人的理解，可能有误，欢迎交流：piperliu@qq.com。 让时间回到最开始：第二章多臂赌博机。在那一章，我们还没接触状态的概念，只是在一个稳定的环境中，探索最优动作。第十三章中，我们跳过q(s,a)的映射，直接考
李宏毅老师2020强化学习——总结篇（1-5） 李宏毅老师2020强化学习课程（课件）主页： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS18.html 其中的Deep Reinforcement Learning部分 视频链接地址： https://www.bilibili.com/video/BV1UE411G78S 目录 李宏毅老师2020强化学习——
ML之RL：强化学习Reinforcement Learning的简介、应用、经典案例、学习资源之详细攻略 目录 强化学习的简介 0、强化学习相关论文 1、强化学习的常用算法 1.1、策略学习
强化学习在量化交易中的应用 如何构建环境 如何定义state 如何定义action 如何定义reward 如何操作 数据 FinRL框架 核心部件简介ElegantRL 图中Agent.py中的智能体使用Net.py中的网络，并且通过与Env.py中的环境进行交互在Run.py中进行了训练。https://github.com/AI4Fin
本篇译文为方便自己再次阅读而记录，源自Google翻译和CNKI翻译助手。习惯用语保持英文（例：agent），一些细微之处结合自己理解稍加修改，为方便阅读，译文删除了参考文献相关部分。才疏学浅，未读懂或不确定处在[ ]内附英文原文，欢迎大家指正，有任何侵权或者不妥之处请及时告知，将尽快处理。
多任务强化学习 Multi-Task Reinforcement Learning with Soft Modularization 软模块化多任务强化学习 Abstract： 联合训练多个任务时，允许策略在不同的任务间共享参数。 我们在策略表示上引入了一种显式的模块化技术来缓解这个优化问题，而不是简单地在任务之间共享参数。在给定一
摘要：诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边，比如深度学习 (Deep Learning)、强化学习 (Reinforcement Learning)、迁移学习 (Transfer Learning)，不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑，今天就为大家理清它们之间的关系和区别。一. 深度学习：深度学习的成功和发展，得益
前言 写在前面 作为强化学习的入门练手项目之一，得益于《只狼》的特殊游戏机制，这个看似复杂的课题实际上难度不高且相当有趣（特别鸣谢两位b站up提供的宝贵思路）。《只狼》作为一款3D动作游戏，一是战斗目标可锁定且视角可固定，这意味着图像区域可以被有效剪裁，很好地缩小了需要采集
https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/80835542 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1597978859962737001&wfr=spider&for=pchttp://www.atyun.com/10331.html https://www.jianshu.com/p/f8b71a5e6b4d
强化学习理论基础 强化学习理论基础1、贝尔曼方程 & 贝尔曼期望方程（1）Bellman方程（2）Bellman期望方程 2、贝尔曼最优方程3、预测与控制（1）预测问题：求解Bellman期望方程基于模型的预测解线性方程动态规划 无模型的预测蒙特卡洛方法（MC）1、MC的特点：2、MC的基本思想：3、MC的要求：4、MC
