目前强化学习有两个需要关注的特性。 首先是关于学习,有着奖励延迟的特性,你的机器人或许会知道开火跟得分有关系,但不能直接了解得分跟往右移动有什么关系,这样机器最后只会不断地开火。 再举个围棋的例子,在与环境对弈的过程,并不是每步都有明显的回馈说这步下得很好,有时早期的牺牲些区块,诱敌等战术都能让你...
台大李宏毅 深度学习ppt 第一部分,csdn只能上传小于70M的文件,所以把两部分分开了,顺序无先后,解压到一个文件夹里面看就ok 上传者:u011787439时间:2017-08-28 HW_3_李宏毅2020机器学习作业_李宏毅作业3_李宏毅hw3_李宏毅作业三_saledzj_ Python实现李宏毅2020机器学习作业3,含数据集和代码 ...
微笑**的猫上传159.36 MB文件格式zip深度强化学习李宏毅 李宏毅深度强化学习PPT(含机器学习课程对RL的简介) (0)踩踩(0) 所需:3积分 yanglongboy2020-11-16 10:02:45 评论 帮学弟下载的,学弟说很有用。 llllty77882019-05-25 10:55:36 评论
目前强化学习有两个需要关注的特性。 首先是关于学习,有着奖励延迟的特性,你的机器人或许会知道开火跟得分有关系,但不能直接了解得分跟往右移动有什么关系,这样机器最后只会不断地开火。 再举个围棋的例子,在与环境对弈的过程,并不是每步都有明显的回馈说这步下得很好,有时早期的牺牲些区块,诱敌等战术都能让你...
【新智元导读】来自中国台湾超受欢迎的李宏毅老师深层强化学习49页PPT以及笔记,熬夜整理,值得收藏。本文授权转载自Medium,作者Ivan Lee。 李宏毅老师通过下面的地球跟机器人比喻RL(Reinforcement Learning)过程是怎么回事。 地球是环境(environment),代理(agent)用感测器去接收外接讯息,就像无人车在路上有六种以上装置感知...
李宏毅老师通过下面的地球跟机器人比喻RL(Reinforcement Learning)过程是怎么回事。 地球是环境(environment),代理(agent)用感测器去接收外接讯息,就像无人车在路上有六种以上装置感知外接讯息。 外边感知到了一杯水,它(agent)感知到讯息接着采取行动,它把水打翻了。因他的改变而外界有所改变,一摊水洒在地上。