本期知识点:基于神经网络的策略梯度、A3C、确定性策略梯度、TROP内容对应《动手学强化学习》第12章:PPO算法课程网页:https://wnzhang.net/teaching/sjtu-rl-2024/index.html课件下载:https://wnzhang.net/teaching/sjtu-rl-2024/slides/8-drl-policy.pdf, 视频播放量 88
本课程主要介绍强化学习的基础知识,其目标是帮助同学们快速、顺利地进入强化学习及其应用领域的研究工作。课程主要内容包含有限马尔可夫决策过程,动态规划,无模型预测与控制(SASA,Q-Learning),价值函数逼近(DQN),策略梯度方法(REINFORCE),执行者/评论者方法(AC,TRPO,PPO),连续动作空间的确定性策略(DDPG)。
网络强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 科技 计算机技术 AI DL 人工智能 知识 计算机科学 机器学习 李宏毅 深度学习 计算机技术 强化学习...
这种通过另外一个强化学习智能体来自动化课程学习的框架被形式化为 教师-学生课程学习(TSCL; Matiisen, et al. 2017)。在 TSCL 中,教师 智能体是一个选择任务的策略,学生 智能体则是执行实际任务的强化学习智能体。学生的目标是完美解决一个很难直接学习的复杂任务。为了使得这个复杂任务能够更容易地去学习,我们...
1.1强化学习的定义与特点 1.2强化学习与监督学习、无监督学习的区别 1.3强化学习的应用场景（如自动驾驶、游戏设计、金融交易等）2.强化学习基本概念 2.1智能体（Agent）与环境（Environment）2.2状态（State）、动作（Action）与奖励（Reward）2.3时序决策过程与马尔可夫决策过程（MDP）3.强化学习主要算法 3.1...
在实习的过程中给,碰到有个项目是有关医疗行业中某种疾病的预测,正好需要加补点强化学习的相关基础以及知识,经过朋友推荐,考虑并加入了 强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践_AI学习 - 百度AI Studio - 一…
强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。 核心思想:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行动作action,并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。
强化学习课程学习(1)——深度学习前期回顾 在实习的过程中给,碰到有个项目是有关医疗行业中某种疾病的预测,正好需要加补点强化学习的相关基础以及知识,经过朋友推荐,考虑并加入了百度AI Studio开展的强化学习课程,以便于提升自己的知识面,下面是由大度大佬提供的学习资料——...
强化学习很难啃,需要仔细下点功夫。 本套笔记结合两门强化学习课程,分别是西湖大学赵世钰老师的《强化学习的数学原理》和上海交通大学张伟楠老师的《动手学强化学习》。…阅读全文 赞同3 2 条评论 分享收藏 《动手学强化学习》学习总结(六)——基础篇 随机优化和随机梯度下降算法 强化学习很...
网络 强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 科技 计算机技术 AI DL 人工智能 知识