1.DRL:强化学习——实例对于无限长的问题，为了保证求和是有意义的，需要使用折扣累积回报或者平均回报。深度学习算是函数：多个独立同分布样本预测值和标签值的误差，需要最小化。强化学习 的损失函数是轨迹上的累积和，需要最大化。强化学习 RL解决什么问题 就是需要连续不断地做出决策，才能实现最终目标的问题。RL如何解决问题 强化学习算http://baijiahao.baidu.com/s?id=1680688267788709583&wfr=spider&for=pc

2.一文看懂什么是强化学习?(基本概念+应用嘲+主流算法)强化学习是机器学习的一种学习方式,它跟监督学习、无监督学习是对应的。本文将详细介绍强化学习的基本概念、应用场景和主流的强化学习算法及分类。 什么是强化学习? 强化学习并不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称。 如果用来做对比的话,他跟监督学习,无监督学习 是类似的,是一种统称的学习方式。 https://easyai.tech/ai-definition/reinforcement-learning/

3.强化学习算法学习汇总笔记(一)—Q一.强化学习的分类 1.Model-free 和 Model-based Model-free 即机器人不知道外界环境信息,只能在机器人执行每一步动作后从环境中得到反馈然后去学习,只能按部就班,一步一步等待真实世界的反馈,再根据反馈采取下一步行动。诸如Q Learning, Sarsa,Policy Gradients等算法。 https://blog.csdn.net/Hansry/article/details/80808097

4.百度算法岗武功秘籍(中)● OCR识别有哪些算法模型? 3.1.4 图像分类 ● 如果图像分类有百万个class,你会怎么设计模型? 3.2 深度学习-RNN递归神经网络方面 3.2.1 自然语言处理NLP ① Bert ● 文本分类,bert了解吗?输入有什么改进? ● 讲一下Bert原理? ● Bert模型结构,分类和句子翻译如何微调? https://www.flyai.com/article/948

5.科学网—[转载]基于强化学习的数据驱动多智能体系统最优一致性这种控制算法采用策略迭代(policy iteration, PI)技术,仅要求对系统动力学有部分了解。2009年, Doya K提出了将强化学习技术应用到求解连续时间系统的控制器中。参考文献提出了利用积分强化学习(integral reinforcement learning,IRL)的在线学习算法,用于解决系统模型部分未知的线性或非线性系统的最优跟踪控制问题。强化学习https://wap.sciencenet.cn/blog-951291-1276281.html

6.目前运行效果比较好的深度强化学习算法有哪些呀?由于其学习了一个分布函数，部分特殊任务之下，相对学习期望值的强化学习算法（如SAC）而言有一些不太https://www.zhihu.com/question/635784730/answer/3333101028

7.2021届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报在本阶段,我们主要的工作进展有以下几点:1.为了提高实验效率,我们搭建了可用于多机器并行的训练框架,并基于此复现了传统的强化学习算法,为之后的实验提供对比。 2.基于之前的工作调研结果,提出了基于深度强化学习的多能体拟人化方法。 朱茂生 基于多模态机器学习的生存风险预测方法 研究内容及进度摘要:我在第一次https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3943

8.强化学习强化学习概述(整理)51CTO博客例如,围棋问题就可以看作是一个完全可观测的环境,因为我们可以看到棋盘的所有内容,并且假设对手总是用最优方法执行;扑克则不是完全可观测的,因为我们不知道对手手里有哪些牌。 1.5.2按算法分类 从算法角度,可以对强化学习算法作以下分类 同策学习(on policy)和异策学习(off policy):同策学习是边决策边学习,学习https://blog.51cto.com/u_15278213/2931491

9.AI深度强化学习落地方法七步曲2——状态空间篇回报函数篇鉴于强化学习算法对优秀reward函数设计的依赖,学术界提出了很多方法改善这一状况。比如逆向强化学习,利用expert demonstration(专家示范)学习到reward函数,再用这个reward函数训练RL策略。此外,还有一大堆模仿学习的方法,干脆抛开reward直接拟合专家策略。以上方法的前提是要有专家数据,不具备普适性,这里就不多说了。 https://www.shangyexinzhi.com/article/4228946.html

10.机器学习(八)强化学习的基本概念e贪心算法Softmax算法强化学习(reinforcement learning,RL)是机器学习的一个领域,主要通过在环境(environment)中采取动作(action),来最大化某些指标,例如累计奖赏(cumulative reward)的一种学习方法。强化学习、有监督学习(supervised learning)与无监督学习(unsupervised learning)三者共同构成了机器学习的三个重要方面 https://www.jianshu.com/p/cecbcd6e6405

11.学习笔记:神经网络学习算法腾讯云开发者社区主流的神经网络学习算法(或者说学习方式)可分为三大类:有监督学习(SupervisedLearning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning),如下图所示。 注:有监督学习、无监督学习和强化学习并不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1610502