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【周志华机器学习】强化学习
第十六章 强化学习 任务与奖赏K-摇臂赌博机e-贪心Softmax有模型学习策略评估策略改进策略迭代与值迭代 免模型学习蒙特卡罗强化学习时序差分学习值函数近似模仿学习 任务与奖赏 种瓜有许多步骤,但在种瓜的过程中,某些操作并不能立即得到最终奖励,只能得到一个当前反馈(例如P1080 [NOIP2012 提高组] 国王游戏
题目描述 恰逢 HH国国庆,国王邀请nn 位大臣来玩一个有奖游戏。首先,他让每个大臣在左、右手上面分别写下一个整数,国王自己也在左、右手上各写一个整数。然后,让这 nn 位大臣排成一排,国王站在队伍的最前面。排好队后,所有的大臣都会获得国王奖赏的若干金币,每位大臣获得的金币数分强化学习学习笔记
强化学习 一.基本概念 1.什么是强化学习: 个体主动对环境作试探而不是静止地被动地等待环境对试探动作产生的反馈是评价性的,个体根据环境的评价来调整以后的行为,是一种从环境状态到行为映射的学习。 一个以“打翻水杯”为例的机器-环境交互的例子: 注:结合两幅图可以发现这实例:([Flappy Bird Q-learning]
目录实例:(Flappy Bird Q-learning)问题分析关于Q训练成果 实例:(Flappy Bird Q-learning) 问题分析 让小鸟学习怎么飞是一个强化学习(reinforcement learning)的过程,强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。智能体(Agent,在这里就是指我们聪明的小鸟)需要根据当前【洛谷P1080】[NOIP2012 提高组] 国王游戏
问题描述 恰逢H国国庆,国王邀请n位大臣来玩一个有奖游戏。首先,他让每个大臣在左、右手上面分别写下一个整数,国王自己也在左、右手上各写一个整数。然后,让这n位大臣排成一排,国王站在队伍的最前面。排好队后,所有的大臣都会获得国王奖赏的若干金币,每位大臣获得的金币数分别是:排在该大机器学习中强化学习的一些知识
16.1 给出了强化学习的一个简单图示.强化学习任务通常用马尔可夫决 策过程 (Markov Decision Process,简称 MDP)来描述:机器处于环境 中,状 态空间为 ,其中每个状态 EX 是机器感知到的环境的描述,如在种瓜任务 上这就是当前瓜苗长势的描述;机器能采取的动作构成了动作空间 如种瓜n步自举法
n步时序差分方法是单独的蒙特卡罗和时序差分方法更一般的推广,性能通常优于那两种极端形式。 n步TD预测 MC使用完整奖赏序列 一步TD基于下一步奖赏,将一步后的状态值作为剩余奖赏的近似值进行引导更新 n步自举将MC与TD统一,灵活选择用未来n步的数据进行引导更新。更新是基于中间数量全新Thinkphp养我吧宠物区块链网站源码+可封装APP源码 免费下载
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多臂老虎机和强化学习算法的差别 策略:是强化学习机的核心,代表着决策进行的方式。它可能是一个表格,一个函数或者一个复杂的深度神经网络。 奖励信号:一个数值,代表着强化学习机采取行动后的即时奖励。最大化所得奖励是强化学习机的最终目标,为了完成这个目标,我们不断地调整策略。5.3 国王的游戏(贪心,高精度)
来源:NOIP2012提高组 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/260/E 恰逢 H 国国庆,国王邀请 n 位大臣来玩一个有奖游戏。首先,他让每个大臣在左、右手上面分别写下一个整数,国王自己也在左、右手上各写一个整数。然后,让这 n 位大臣排成一排,国王站在队伍的最前面。排好队后,所有的区块狗系统开发区块链
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