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强化学习笔记：Sutton-Book第三章小结
目录 1. 强化学习的agent-environment接口模型 2. 马尔科夫决策过程 MDP：Markov Decision Process 3. 回报 return 4. 价值函数及贝尔曼方程 5. 其它 6. 主要公式 MDP动力学函数 回报 价值函数 贝尔曼方程 贝尔曼最优方程 1. 强化学习的agent-environment接口模型Richard S.Sutton 《强化学习》 学习笔记 第三章
目录 第3章 有限马尔科夫决策过程3.1 “智能体-环境”交互接口3.2 目标和收益3.3 回报和分幕（episodes）3.4 分幕式和持续性任务的统一表示法3.5 策略和价值函数 第3章 有限马尔科夫决策过程 一二章链接 MDP涉及了延迟收益，需要在当前收益和延迟收益之间权衡。赌博机问题Compute Goes Brrr：重温强化学习之父Sutton关于AI的70年惨痛教训
导语：所以，“惨痛教训”是对是错？可能既不是这边，也不是那边。 译者：AI研习社（Key） 双语原文链接：Compute Goes Brrr: Revisiting Sutton’s Bitter Lesson for Artificial Intelligence 回顾理查德·萨顿关于AI的惨痛教训 就在不久前的过去，在一个与我们今天相差无几的世界上，在达特茅强化学习教材（Sutton）学习笔记（二）
有限马尔科夫决策过程（有限MDP） 前言3.1 The Agent–Environment Interface(“智能体-环境”交互接口MDP框架： 3.2 Goals and Rewards（目标和收益）3.3 Returns and Episodes（回报和分幕）3.4 Unified Notation for Episodic and Continuing Tasks （分幕式和持续性任务的统一表示法）3.