1.强化学习的基础知识和6种基本算法解释ADP和TD学习是离线强化学习算法，但在线强化学习算法中也存在主动ADP和主动TD学习!4、Exploration 基于模型的在线学习，主动ADP Exploration 算法是一种主动ADP算法。与被动ADP算法类似，代理试图通过经验学习转换和奖励函数，但主动ADP算法将学习所有动作的结果，而不仅仅是固定的策略。它还有一个额外的函数，确定代理在https://baijiahao.baidu.com/s?id=1752610004711982199&wfr=spider&for=pc

2.强化学习极简入门:通俗理解MDPDPMCTC和Q学习策略梯度PPO本文介绍了强化学习的基本概念,如马尔可夫决策过程(MDP)、策略梯度、优势函数和Actor-Critic算法,并详细探讨了PPO算法的原理,包括目标函数、信任区域优化和近端策略优化。文章通过实例和公式推导,帮助初学者理解RL中的策略更新和价值学习过程。 摘要由CSDN通过智能技术生成 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/128965854

3.强化学习实战教程:从理论基础到游戏AI的应用开发指南以机器人自主导航为例,利用基于策略的强化学习算法,训练机器人学会在复杂环境中规划最优路径,以达到目标位置。 结语 通过本篇教程,我们了解了强化学习的基本概念和原理,并通过实战示例展示了强化学习在游戏AI和机器人控制中的应用。希望读者能够通过本教程对强化学习有更深入的了解,进而在实际项目中应用强化学习技术,实https://www.jianshu.com/p/166f0ed40f46

4.强化学习算法入门(豆瓣)《强化学习算法入门》使用通俗易懂的语言,按照“原理-公式-程序”的方式,对强化学习的基础知识进行了详细讲解。书中先让大家从熟悉的“平均值计算”作为切入点,学习强化学习的基本概念,然后结合实例学习了函数近似方法、深度强化学习的原理和方法等,比较了各算法的特点和应用,并用Python和MATLAB两种语言进行了编程实现。https://book.douban.com/subject/36693351/

5.入门指南人工智能的新希望——强化学习全解很多人说,强化学习被认为是真正的人工智能的希望。本文将从7个方面带你入门强化学习,读完本文,希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解。 大数据文摘(微信ID:BigDataDigest)作品,转载请联系邮箱zz@bigdatadigest.cn 作者| FAIZAN SHAIKH 编译团队 | Jennifer Zhu 赖小娟 张礼俊 https://36kr.com/p/1721373523969

6.深度学习:卷积神经网络从入门到精通带目录完整pdf[92MB]电子书下本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述,依次包括:现代雏https://www.jb51.net/books/684151.html

7.深度学习入门到精通系列深入浅出强化学习Sarsa从算法来看, 这就是他们两最大的不同之处了. 因为 Sarsa 是说到做到型, 所以我们也叫他 on-policy, 在线学习, 学着自己在做的事情. 而 Q learning 是说到但并不一定做到, 所以它也叫作 Off-policy, 离线学习. 而因为有了 maxQ, Q-learning 也是一个特别勇敢的算法. https://blog.51cto.com/u_14013325/4285906

8.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

9.17个机器学习的常用算法应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。 4.强化学习: 在这种学习模式下,输入数据作为对模型的反馈,不像监督模型那样,输入数据仅仅是作为一https://aidc.shisu.edu.cn/78/aa/c13626a161962/page.htm

10.强化学习QLearning算法详解腾讯云开发者社区QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2157015

11.头条文章图6 强化学习的基本学习流程 部分机器学习代表算法介绍如下: ? 线性回归 在机器学习中,有一组输入变量(x)用于确定输出变量(y)。输入变量和输出变量之间存在某种关系,机器学习的目标是量化这种关系。 图7 数据集的绘制 x 和 y 值 ? 在线性回归中,输入变量(x)和输出变量(y)之间的关系表示为 y = ax +https://card.weibo.com/article/m/show/id/2309404598738399395890

12.科学网—[转载]基于深度强化学习的六足机器人运动规划以平面随机梅花桩为例,设定随机起始点与目标区域,利用深度强化学习算法进行训练,并得到六足机器人在平面梅花桩环境中的运动策略。为了加快训练进程,采用具有优先经验重放机制的深度确定性策略梯度算法。最后在真实环境中进行验证,实验结果表明,所规划的运动策略能让六足机器人在平面梅花桩环境中高效平稳地从起始点运动到https://blog.sciencenet.cn/blog-951291-1288193.html