2. 程式人生 > >增強學習（RL）一些入門資料

增強學習（RL）一些入門資料

阿新 • • 發佈：2018-12-13

增強學習（RL）一些入門資料

  1. 概述
  2. MDP
    1. 基本概念
    2. 解決方法分類
      • model-free & model-based
      • off-plicy & on-plicy
        • [TOTAL] :: 更新價值所使用的方法是沿著既定的策略（on-policy）抑或是新策略（off-policy）
        • off-plicy --> 我們可以利用一個策略（行為策略）來保持探索性，提供多樣化的資料，而不斷的優化另一個策略（目標策略）。
        • on-plicy --> 在既定的策略下學習更優策略
    3. 具體解決方法
      • 動態規劃
        • DP --> (model-based)
        • 策略迭代 --> （策略估計，策略改進）
        • 值迭代
      • 蒙特卡洛（MC）
      • 時間差分（Temporal-Difference Learning）
  3. POMDP
    • ???

相關推薦

增強學習（RL）一些入門資料

增強學習（RL）一些入門資料 概述 綜述★ MDP 基本概念 解決方法分類 model-free & model-based model

深度學習（四）轉--入門深度學習的一些開源代碼

姿態估計 multi 入門 nat project bic obj algorithm taf 原文作者：aircraft 原文鏈接： 沒錯這篇又是轉發的，因為覺得學習深度學習難免要從別人的代碼開始，所以就轉發了。不過轉發的時候沒找到原作者是誰，所以原作者看到不要

python資料分析pandas包入門學習（四）處理缺失資料

本文參考《利用Python進行資料分析》的第五章 pandas入門 4 處理缺失資料 缺失資料（missing data）在大部分資料分析應用中都很常見。Pandas的設計目標之一就是讓缺失資料的處理任務儘量輕鬆。例如，pandas物件上的所有描述統計都排除了缺失資料

verilog學習（二）語法之資料基礎篇

一、關於模組 Verilog 的基本設計單元是“模組” （block）。一個模組是由兩部分組 成的 ，一部分描述接 口，另一部分描述邏輯功能 ，即定義輸入是如何影響輸出的 。          

Scrapy框架學習（二）Scrapy入門

接下來以爬取quote.toscrape.com為例完成一遍Scrapy的抓取流程。 首先建立一個Scrapy專案。開啟命令列，輸入以下命令： scrapy startproject projectname 即可在當前位置建立一個Scrapy專案。我們建立一個名為tutorial的專案： scrapy

JavaScript學習（1）——快速入門

1、資料型別 （1）Number，JavaScript不區分整數和浮點數，統一用Number表示 NaN; // NaN表示Not a Number，當無法計算結果時用NaN表示 Infinity; // Infinity表示無限大，當數值超過了JavaScript的Number所能表示

增強學習（一） ----- 基本概念

機器學習演算法大致可以分為三種：     1. 監督學習(如迴歸，分類)     2. 非監督學習(如聚類，降維)     3. 增強學習 什麼是增強學習呢？ 增強學習（reinforc

Redis學習（二）Redis常用資料型別

常用資料型別 字串 特點 （一） 鍵都是字串型別 （二） 字串型別的 值最大不能超過512MB 命令 （一）批量設定值 mset key value [key value ... ] 時間複雜度：O（k）,k是鍵的個數 （二）批量獲取值 mget key

verilog學習（二）語法之資料基礎

一、關於模組 Verilog 的基本設計單元是“模組” （block）。一個模組是由兩部分組 成的 ，一部分描述接 口，另一部分描述邏輯功能 ，即定義輸入是如何影響輸出的 。                                       如圖，verilo

Spark學習（一）--Spark入門介紹和安裝

本次主要介紹spark的入門概念和安裝 Spark概念 Spark安裝 Spark HA 高可用部署 1. Spark概念 1.1 什麼是Spark Spark 是一種快速、 通用、 可擴充套件的大資料分析引擎， 2009 年誕生於加州大學伯克利分校 AM

SpringMVC的學習（三）——Controller傳遞資料

一、Controller傳遞資料 有三種實現方案： 第一種：ModelAndView 第二種：Map 第三種：Model介面 ①：ModelAndView public class DemoController { @RequestMapping("/edit

SpringMVC 學習（四）——處理模型資料

處理模型資料 •Spring MVC 提供了以下幾種途徑輸出模型資料： –ModelAndView: 處理方法返回值類型為 ModelAndView 時, 方法體即可通過該對象新增模型資料 –Map 及 Model: 入參為 org.springframework.ui.Mode

SpringMVC 學習（一）——SpringMVC 入門

package com.xuehj.springmvc.handler; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

以太坊學習（二）--geth入門命令和miner.start返回null的問題

geth --datadir "./ethdev" --nodiscover console 2>>geth.log  //geth 進入控制檯 --datadir 指定鏈的目錄 與公有鏈區分開進入命令列模式，其中引數–datadir 代表資料夾地址，–nodis

增強學習（三）----- MDP的動態規劃解法

  上一篇我們已經說到了，增強學習的目的就是求解馬爾可夫決策過程(MDP)的最優策略，使其在任意初始狀態下，都能獲得最大的Vπ值。(本文不考慮非馬爾可夫環境和不完全可觀測馬爾可夫決策過程(POMDP)中的增強學習)。 那麼如何求解最優策略呢？基本的解法有三種： 動態規劃法(dy

增強學習（四） ----- 蒙特卡羅方法(Monte Carlo Methods)

  1. 蒙特卡羅方法的基本思想 蒙特卡羅方法又叫統計模擬方法，它使用隨機數（或偽隨機數）來解決計算的問題，是一類重要的數值計算方法。該方法的名字來源於世界著名的賭城蒙特卡羅，而蒙特卡羅方法正是以概率為基礎的方法。 一個簡單的例子可以解釋蒙特卡羅方法，假設我們需要計算一個不規則

增強學習（五）----- 時間差分學習(Q learning, Sarsa learning)

  接下來我們回顧一下動態規劃演算法(DP)和蒙特卡羅方法(MC)的特點，對於動態規劃演算法有如下特性： 需要環境模型，即狀態轉移概率PsaPsa 狀態值函式的估計是自舉的(bootstrapping)，即當前狀態值函式的更新依賴於已知的其他狀態值函式。 相對的

JavaWeb學習（一）———JavaWeb入門

一、基本概念 1.1、WEB開發的相關知識 　　WEB，在英語中web即表示網頁的意思，它用於表示Internet主機上供外界訪問的資源。　　Internet上供外界訪問的Web資源分為： 靜態web資源（如html 頁面）：指web頁面中供人們瀏覽的資料始終是不變。

Struts2學習（一）————Struts2入門

　　　　　　　　首先推薦一本書，雖然我還沒看過，但是我以後肯定會看的，《Struts+技術內幕》提取密碼：kg6w 。現在只是停留在會使用struts2的層次，自己也想繼續深入研究，但是感覺自己的知識面還沒那麼廣，那就等以後工作之後，在回過頭來將那幾個框架研究一下，寫點有深度的文章，而此係列的文章，只是個人的

SpringMVC學習（三）———— springmvc的資料校驗的實現

一、什麼是資料校驗？ 　　　　　　這個比較好理解，就是用來驗證客戶輸入的資料是否合法，比如客戶登入時，使用者名稱不能為空，或者不能超出指定長度等要求，這就叫做資料校驗。 　　　　　　資料校驗分為客戶端校驗和服務端校驗 　　　　　　　　客戶端校驗：js校驗 　　　　　　　　服務端校驗：springmvc