強化學習是**面臨的學習問題，它通過與動態環境反覆互動試驗從而學習到某種行為。它是機器學習的主要學習方法之一，智慧型體從環境到行為的學習，也就是如何在環境中採取一些列行為，才能使得回報訊號函式的值最大，即獲得的累積回報最大。
現在強化學習與深度學習結合的深度強化學習更加強大。
在理解強化學習之前，我們先了解我們要解決什麼樣的問題。其實強化學習過程就是優化馬爾科夫決策過程，它由乙個數學模型組成，該模型在**的控制下對隨機結果進行決策。
**可以執行某些動作，例如上下左右移動，這些動作可能會得到乙個回報，回報可以是正數也可以是負數，它會導致總分數變動。同時動作可以改變環境並導致乙個新的狀態，然後**可以執行另外乙個動作。狀態、動作和回報的集合、轉換規則等，構成了馬爾科夫決策過程。
如何玩遊戲
1 註冊 略2 建立虛擬雲伺服器 跳轉到支付頁面。然後再執行一遍deploy上述配置。重置例項 完成例項 注意 1 不要同時幾個人使用同乙個ip。2 centos7 3 xshell連線ip 網路不好，多試幾次。4 使用python部署 5 安裝公升級pip pip install upgrade ...
機器學習 強化學習
在環境中狀態的轉移 獎賞的返回是不受機器控制的，機器只能通過選擇要執行的動作來影響環境，也只能通過觀察轉移後的狀態和返回的獎賞來感知環境。離散狀態空間 離散動作空間 第 k 個搖臂第 n次嘗試之後平均獎賞 q0 k 0 qn k 1n n 1 qn 1 k vn qn k q n 1 k 1 n v...
機器學習 強化學習
目的 使乙個3關節 髖骨 膝蓋 腳踝 小人學會沿直線走路。方法 1 對於小人建模 2 使用3層人工神經網路訓練小人走路 3 對於每次訓練結果評估，獎懲神經網路調整權重。演示了乙個使用深度強化學習 deep deterministicpolicy gradient，ddpg 演算法控制仿人機械人運動的...