6️⃣ 强化学习的可解释性和安全性: 为了在更多关键领域应用强化学习,提高算法的可解释性和确保决策过程的安全性将成为重要的研究课题。7️⃣ 深度强化学习的硬件优化: 随着深度强化学习应用的增多,专为此类应用优化的硬件和计算资源可能会出现,以提升训练和推理的效率。8️⃣ 强化学习在能源和环境领域的应...
最优策略(optimal policy) 强化学习的目标通常是找到一个策略,使得智能体从初始状态出发能获得更多的期望回报。当且仅当对于任意状态s都有V^{\pi}(s)\geq V^{\pi'}(s)记为\pi\geq \pi'.在MDP中至少存在一个策略比其他策略都好,至少不差于其他策略,这个策略就是最优策略.最优策略可能有很多个\pi^*(s...
在某些无法进行动态规划或数据分布不明的场景下,需要通过与环境交互采样数据来学习,即无模型强化学习(model-free reinforcement learning). 强化学习存在两个普遍的评价指标:1.算法收敛后的期望回报;2.样本复杂度,收敛需要的样本数量。 TD(Temporal Difference) 时序差分(Temporal Difference,简称 TD)算法是一种强化学习...
这样模型就不会一下子接受太难的任务,导致训练效果差。 强化学习在时序预测中的应用 🤖 把当前历史窗口作为状态,动作就是下一步的预测。下一步的预测会作为下一个窗口的状态,强化学习在预测下一步时需要考虑如何预测才能使后面的预测值更好。目前,强化学习在时序预测中的应用还比较少,但这种结合方法可能带来新的...
地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学（UAlberta）可谓是强化学习重镇，这项技术的缔造者之一萨顿（Rich Sutton）在这里任教。 △ 萨顿 萨顿常被称为“强化学习之父”，他对强化学习的重要贡献包括时序差分学习和策略梯度方法。如果你研究过强化学习，可能对他和巴尔托（Andrew Barto）合著的一本书很熟悉：《强化学习导论》...
地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里任教。 △萨顿 萨顿常被称为“强化学习之父”,他对强化学习的重要贡献包括时序差分学习和策略梯度方法。 如果你研究过强化学习,可能对他和巴尔托(Andrew Barto)合著的一本书很熟悉:《强化学习导论》(Reinforce...
从模型预测控制到强化学习-4:Q-learning(下), 视频播放量 1003、弹幕量 0、点赞数 27、投硬币枚数 19、收藏人数 57、转发人数 5, 视频作者 内燃机与车辆智能控制, 作者简介 说一说对内燃机和车辆控制的一点自己的理解。,相关视频:从模型预测控制到强化学习-5:Q-learni
地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里任教。 △萨顿 萨顿常被称为“强化学习之父”,他对强化学习的重要贡献包括时序差分学习和策略梯度方法。 如果你研究过强化学习,可能对他和巴尔托(Andrew Barto)合著的一本书很熟悉:《强化学习导论》(Reinforce...
首先,强化学习方法可以帮助系统在未知环境中做出决策。在很多实际情况下,我们无法准确获得某些变量的信息,但可以通过不断尝试和学习来获取。强化学习方法正是基于这一原理,通过不断尝试和优化策略来获得最终的预测结果。 其次,强化学习方法可以适应环境的变化。在实际的预测任务中,环境可能会不断发生变化,导致传统的预测...