导读:本书系统地介绍了强化学习,内容包括强化学习概述、强化学习预备知识、强化学习基础、表格求解法、近似求解法、实践与前沿六部分,系统、条理,涵盖了强化学习的方方面面。理论与实践结合,偏重实践应用,通过算法原理与实践案例的结合,由浅入深地导入强化学习的概念
强化学习(reinforcement learning)是一种人工智能的通用框架,他是针对一个拥有行动能力的agent而言的,每个行动影响了agent的未来状态,使用标量值回报信号来度量成果。一言以蔽之:选择行动来最大化未来回报。我们最终的目标是寻求得到可以解决所有人类层级的任务的单一的 agent,这也是智能 agent 的本质。 上一段涉及到了...
个人观点：可以，但（可能）没必要。随机过程里有很多很漂亮的理论证明，有一些结论在dl/rl里面也会涉及...
在数据科学和机器学习的背景下,他正在研究使用顺序样本(例如,多臂机器人)的统计推断和决策,以及弹性分布式机器学习。在网络科学方面,他有广泛的兴趣,包括网络物理系统的健壮性,重点关注关键基础设施系统;安全可靠的大规模自组织网络设计,日益关注物联网的新兴应用;以及复杂网络中的传染过程,重点关注病毒、(错误)信息和...
2、马尔可夫随机过程(MP) 2.1马尔可夫性质 马尔可夫性质(Markov property):某一时刻的状态仅取决于上一时刻的状态,用公式表示为P(St+1|St)=P(St+1|S1,S2,...,St)。 2.2 马尔可夫随机过程 马尔可夫过程(Markov process)也称为马尔可夫链(Markov chain),指的是具有马尔可夫性质的随机过程。一般使用符号<S,P>...
个人观点：可以，但（可能）没必要。随机过程里有很多很漂亮的理论证明，有一些结论在dl/rl里面也会涉及...