1.强化学习的主流算法:从基础到实践强化学习的主要应用场景包括机器人控制、游戏AI、自动驾驶、推荐系统等。随着数据量的增加和计算能力的提升,强化学习在近年来取得了显著的进展。本文将从基础到实践的角度介绍强化学习的主流算法,包括值函数方法(Value-based methods)、策略梯度方法(Policy-gradient methods)和模型基于方法(Model-based methods)。 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137307363

2.强化学习详解:理论基础与核心算法解析本文详细介绍了强化学习的基础知识和基本算法,包括动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习,解析了其核心概念、算法步骤及实现细节。 关注作者,复旦AI博士,分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员,国家级大学生赛事评审专家,发表多篇SCI核心期刊学术论文,上亿营收AI产品研发负责人。https://www.jianshu.com/p/09c44358b4a6

3.强化学习算法.pptx策略迭代算法强化学习算法 策略迭代算法策略迭代算法简介1.策略迭代算法是强化学习中的一种重要方法,通过迭代优化策略来获取最优解。2.该算法包括两个主要步骤:策略评估和策略改进,通过不断交替执行这两个步骤来逐步优化策略。3.策略迭代算法具有收敛性,可以证明在一定条件下可以收敛到最优策略。策略评估1.策略评估是指https://max.book118.com/html/2023/1220/7024023032006021.shtm

4.强化学习算法(精选五篇)关键词:生产调度,强化学习,遗传算法 1 强化学习概念及模型 强化学习技术是从控制论、统计学、心理学等相关学科发展而来的,有着相当长的历史,但到目前强化学习技术才在人工智能、机器学习中得到广泛研究,由于强化学习具有无导师的自适应能力,因而被认为是设计智能体的核心技术之一。智能体为适应环境的学习过程应有如下https://www.360wenmi.com/f/cnkey71spb70.html

5.强化学习算法与应用综述摘要:强化学习是机器学习领域的研究热点, 是考察智能体与环境的相互作用, 做出序列决策、优化策略并最大化累积回报的过程. 强化学习具有巨大的研究价值和应用潜力, 是实现通用人工智能的关键步骤. 本文综述了强化学习算法与应用的研究进展和发展动态, 首先介绍强化学习的基本原理, 包括马尔可夫决策过程、价值函数、探索-https://c-s-a.org.cn/html/2020/12/7701.html

6.深度强化学习数据预处理深度强化算法DQN,即深度Q网络(Deep Q-network),是指基于深度学习的Q-Learing算法。 回顾一下Q-Learing:强化学习——Q-Learning算法原理 Q-Learing算法维护一个Q-table,使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励,即状态-价值函数Q(s,a),这种算法存在很大的局限性。在现实中很多情况下,强化学习任务所面临的状态空间是连续的https://blog.51cto.com/u_16099241/10763517

7.多智能体强化学习(一)IQLVDNQMIXQTRAN算法详解简介:多智能体强化学习(一) IQL、VDN、QMIX、QTRAN算法详解 ?一个完全合作式的多智能体任务(我们有n个智能体,这n个智能体需要相互配合以获取最大奖励)可以描述为去中心化的部分可观测马尔可夫决策模型(Dec-POMDP),通常用一个元组G GG来表示: IQL https://developer.aliyun.com/article/1296845

8.TensorFlow机器学习常用算法解析和入门上图为基于ICA的人脸识别模型。实际上这些机器学习算法并不是全都像想象中一样复杂,有些还和高中数学紧密相关。 后面讲给大家一一详细单独讲解这些常用算法。 强化学习 13)Q-Learning算法 Q-learning要解决的是这样的问题:一个能感知环境的自治agent,怎样通过学习选择能达到其目标的最优动作。 https://www.w3cschool.cn/tensorflow/tensorflow-s8uq24ti.html

9.人民网三评“短视频之困”:弊端日显恶性竞争,应强化担当完善算法,强化担当 子川 在数字化时代,互联网公司拥有巨大的能量,既可以推动社会各项事业发展,也可能带来一系列挑战,其动能愈强,则愈需筑牢责任之堤坝。 当前,受短视频行业发展红利吸引,互联网公司纷纷挤入赛道。事实上,在经历了多年爆发式增长后,短视频行业市场规模的增速已开始呈现放缓迹象。未来,短视频行业要稳居可https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27433944

10.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用基于这种行业趋势,本文针对强化学习算法在资源优化领域的应用展开调研,帮助读者了解该领域最新的进展,学习如何利用数据驱动的方式解决资源优化问题。鉴于资源优化问题场景众多、设定繁杂,划分出3类应用广泛的资源优化问题,即资源平衡问题、资源分配问题、装箱问题,集中进行调研。在每个领域阐述问题的特性,并根据具体的问题特性https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

11.强化学习——价值迭代算法悬崖漫步为例C++saionjisekai强化学习——价值迭代算法 悬崖漫步为例 C++ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 100 #define cliff cliff_map int row,col; struct State{ int next_i,next_j,flag; double reward; State(){ next_i=next_j=flag=0; reward=0; } }; double pi[N][N][4]; State P[N]https://www.cnblogs.com/saionjisekai/p/16664313.html

12.如何使用强化学习玩21点?腾讯云开发者社区本文将比较分析Monte-Carlo控制算法与时域差分控制算法在解21点(Blackjack)博弈中的应用。 我们注意到很少有文章详细解释Monte-Carlo方法,而只是直接跳到深度Q-learning应用程序。 在本文中,您将了解强化学习中无模型算法背后的动机和内部工作原理,同时应用它们来解决Blackjack。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1673200

13.强化学习比传统的优化决策算法优势在什么地方?其实强化学习本质上属于启发式算法，只能找到局部最优，至于是不是全局最优，并不重要。https://www.zhihu.com/question/427723884

14.7个流行的强化学习算法及代码实现!目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中,并且这些流行的算法还在不断发展和改进,本文我们将对其做一个简单的介绍。 1、Q-learning Q-learning:Q-learning 是一种无模型https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MzMxNDY5Ng==&mid=2247501617&idx=1&sn=98a530bc441767434d77e75d48265367&chksm=fb0fc156cc784840f8afe633ec50c7a548ed409386411eeaf69a8ef3ab12e2987ec1fa903165&scene=27