本文主要介绍Trust Region Policy Optimization这篇文章,这篇文章主要回答了如下2个问题: 两个不同策略的value function,他们的差异是多少? 有什么办法可以保证,一个策略相比于另外一个策略一定能够提升呢? 针对这两个问题,我们先定义一些基本的概念, 基本定义 下图是一个较为一般的强化学习MDP框架下的概率图模型 ...
强化学习在各种领域都有着它的应用,比如:(1)在计算机科学领域,强化学习是一种机器学习的算法(2)在数学领域,强化学习体现在运筹学的研究(3)在工程师领域,强化学习则体现在最优控制理论 等等. 可以说机器学习有三个分支,分别是监督学习(给定标签学习),非监督学习(挖掘没标签样本之间的联系)和本文将介绍的强化学习....
强化学习是一种机器学习方法,旨在让智能体在与环境互动的过程中学习如何做出决策以最大化累积奖励。David Silver 在一系列文章中详细介绍了强化学习的核心理论与实践应用。让我们一起探索这些关键概念。强化学习理论体系的基石之一是马尔科夫决策过程(MDP)。MDP提供了一个数学框架,用于描述智能体在面对随机...
美国著名心理学家斯金纳(B. F. Skinner)经过对人和动物的学习进行的长期实验研究,提出了强化理论,又叫操作条件反射理论。他所倡导的强化理论是以学习的强化原则为基础的关于理解和修正人的行为的一种学说。产生 “强化”这一观点在巴甫洛夫的经典条件反射理论、桑代克的试误理论中都曾提到,但真正对“强化”进行...
前言 两年前接触强化学习是通过莫烦的课程,那时候对强化学习整体有一个基础的认识,最近听了David Silver的课程后又建立起了完整的强化学习体系,故连载David Silver系列的笔记.本讲会对强化学习整体做一个介绍,也会介绍强化学习中常用的概念,帮助读者理解,看完本文只需要建立起一个概念体系就行,不需要深究细节,细节在...
《分层式强化学习理论及其量子启发式算法研究》是依托南京大学,由陈春林担任项目负责人的青年科学基金项目。项目摘要 强化学习是机器学习的一个重要分支,具有分层结构的学习算法是克服复杂问题维数灾难、提高学习速度和适应性的关键技术之一,在智能控制中有着广泛应用。项目拟针对大范围不确定环境下的序列决策问题,研究...
《分层强化学习理论与方法》系统地介绍了强化学习、分层强化学习的理论基础和学习算法以及作者在分层强化学习领域的研究成果和该领域的最新研究进展。《分层强化学习理论与方法》可作为高等院校和科研机构从事计算机应用、人工智能和机器学习等相关专业和方向的教师、研究人员、研究生及高年级本科生参考使用。图书目录 第1章...
花了三个多月,今天终于读完了强化学习的经典作品:《强化学习(第2版)》。 这本书包含了强化学习几乎所有的理论。它在内容上深入浅出,把概念讲得清晰明了,甚至在二次阅读时能收获新的理解;结构上由简单到复杂,从多臂赌博机到基于价值的方法,再到基于策略的方法,从表格型方法到函数逼近方法。
替代性强化(vicarious reinforcement):是由班杜拉提出的强化理论,替代性强化是指观察者看到榜样或他人受到强化,从而使自己也倾向于做出榜样的行为。概念 替代性强化是班杜拉提出的社会学习的重要理论,是指观察者看到榜样或他人受到强化,从而使自己也倾向于做出榜样的行为。也就是说,对榜样的强化也间接地强化了观察...