資料驅動的時間序列建模方法在經濟學的市場**和機械人系統**等各種應用中都很重要。然而，傳統的為i.i.d.資料設計的有監督機器學習技術在這些序列問題上常常表現不佳。本文提出無論是對於**、濾波還是強化學習，直接訓練遞迴**過程本身，而不是建立生成概率模型，可以有效地實現時間序列和序列**。
為此，我們介紹了一種用於學習時間序列模型的新訓練演算法，data asdemonstrator (dad)，該演算法在理論和實驗上改進了遞迴神經網路、核回歸器和隨機森林等模型的多步**效能。此外，實驗結果表明dad可以加速基於模型的強化學習。接下來，我們展示了隱態時間序列模型可以以一種監督的方式有效地學習，其中的充分狀態引數化可能是未知的。我們的**狀態推理機（psims）方法，通過識別重複的隱藏狀態作為對未來觀測統計資料的**信念，直接優化dad風格的訓練過程，而不會陷入區域性最優的推理效能。可觀測量**作為構建ai系統的通用語言，是我們學習框架的基礎。我們通過這種總體思想提出了三種擴充套件方案來適應各種問題。第乙個目標是提高更複雜遞迴神經網路的訓練時間和效能；第二個目標將psim框架擴充套件到受控的動態系統；第三個目標是訓練用於強化學習問題的遞迴架構。
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強化學習 訓練過程感知與理解
收斂性的直觀理解 訓練情況的感知 q s a q s,a u q s,a q s,a q s,a epsilon u q s,a q s,a q s a u q s,a 其中，u uu是對q s a q s,a q s,a 真實值的估計 u e q s a e r q s a e r e q s a...
RL（九）基於策略的強化學習
前面的演算法都是基於價值來算的，但是當處理連續動作的問題時，就顯得力不從心了，因為我們需要求的q錶太大，根本無法滿足我們的需要。前面我們在演算法分類的時候也講過，我們可以按基於價值和基於策略的方式來給rl分類，所以這篇部落格就是用基於策略演算法來求解強化學習問題。值函式近似法 在值函式近似法中，動作...
基於策略搜尋的強化學習方法
梯度與偏導數 幾何意義 以二元函式f x,y 為例,首先f x,y 在某點 x0,y0 處的梯度是乙個向量,它的方向就是函式f x,y 在該點函式值變化最快的方向,即方向導數最大的方向,它的模就等於該點方向導數的最大值.偏導數 研究函式 f x,y 沿著平行於 x 軸和平行於 y 軸兩個特殊方位變動...