FPGA機器學習之stanford機器學習第二十堂
線性二次相關問題。選擇動作。
POMDP引數又多了2個。
o是觀察分佈。
隨機策略？？？
狀態和行為的對映，π（s，a）
制定一個可能的行為分佈。
π，策略。
a1，a2是兩個行為，加速度。
1，兩個的內積。s是位置，theta引數。
2，目標，最大化預期回報。
取樣，然後最大化收益，然後更新。
非常像梯度上升，
寫了四個步驟。這幾個步驟，看不懂就不截圖了。
預期回報是梯度方向。加強優化是梯度方向。
PEGASUS策略搜尋。
1獎勵，2是動作，行向轉移的是狀態。
飛機的執行用的是這個pegasus方法完成的。
pegasus演算法的結果。
MDP模型，偏差估計。
60分鐘開始講了很多的例子。機器學習應用。
我能力有限，但是我努力的理解。他們都成了專家，我好想才理解了一點點，在學習，在瞭解。stanford就到此為止。
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