1.能夠檢測到理想狀態
2.可以多次嘗試採取不同動作
3.系統的下乙個狀態只與當前狀態有關，而與之前的狀態無關。在決策過程中還和當前採取的動作有關。
s：表示狀態集
a：表示一組動作
p：表示狀態轉移概率。psa表示在當前狀態s下，執行動作a,轉移到其他狀態的概率。
r：獎勵還是。表示agent採取某個動作之後的及時獎勵
γ：折扣係數。當γ等於0.5時，表示即時獎勵佔的比重為1，未來的reward佔的比重為0.5.
1.智慧型體初始狀態為s0
2.選擇乙個動作a0
3.按概率轉移矩陣psa轉移到下乙個狀態s1
馬爾科夫過程，馬爾科夫獎勵過程和馬爾科夫決策過程
馬爾科夫決策過程是強化學習中的乙個基本框架，用來表示agent與環境的互動過程 agent觀測得到環境的當前狀態之後，採取動作，環境進入下乙個狀態，agent又得到下乙個環境狀態的資訊，形成乙個迴圈迴路。在理解馬爾科夫決策過程之前，首先要理解馬爾科夫 馬爾科夫獎勵過程。1.馬爾科夫過程 滿足馬爾科夫...
簡述馬爾科夫決策過程（上）
在人工智慧中，大家可能知道兩種技術，第一是機器演算法，第二是深度學習。而在深度學習中有強化學習和突破學習這兩種技術。這兩種技術給深度學習帶來了很大的幫助。而強化學習中有乙個技術，那就是馬爾科夫決策過程，那麼什麼是馬爾科夫決策過程呢？下面我們就給大家介紹一下這個內容。初聽馬爾科夫決策過程，相信大家也是...
簡述馬爾科夫決策過程（上）
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