1.3 Reinforcement Learning的三个部分 类似许多以"ing"结果的主题,如machine learning和mountaineering,Reinforcement Learning代指三个部分:一类问题、一类能很好解决这种问题的方法和一个领域专门研究这类问题及其解法。 1.4 形式化定义 这本书利用动态系统理论的思想来形式化强化学习问题,具体来说指部分可知条件下马尔科夫...
接下来的三章描述了三种解决有限马尔科夫决策问题的基本方法:dynamic programming, Monte Carlo 方法,和temporal-difference learning。每种方法都有其优缺点。Dynamic programming 在数学上发展很好,但是需要 environment 的准确和完整的模型。Monte Carlo 方法不需要模型,并且概念上很简单,但是不适合 step-by-step 的 ...
Adaptive Computation and Machine Learning(共36册),这套丛书还有 《Learning Theory from First Principles》《Introduction to Online Convex Optimization, second edition》《Learning in Graphical Models (Adaptive Computation and Machine Learning)》《Learning Kernel Classifiers》《Introduction to Statistical Relational...
Sutton, R.S., Barto, A.G.: Reinforcement Learning: An Introduc- tion (Adaptive Computation and Machine Learning). The MIT Press, Cambridge, MA (1998)R. S. Sutton, A. G. Barto, Reinforcement learning: An introduction (adaptive computation and machine learning), The MIT Press, Cam- ...
Reinforcement Learning: An Introduction by Sutton,本篇为核心笔记摘录,亦可见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/478083833
2. Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(4)--动态规划(638) 3. Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(1)--Introduction(567) 4. Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(2)--多臂机(541) 5. Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(3)--finite MDPs(377) Copyright...
强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的 reinforcement learning: An Introduction 了, 最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象。
Reinforcement Learning - An Introduction强化学习读书笔记 Ch5.8-Ch6.3,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
同时,作者也介绍了一些基本的强化学习算法,如Q-learning、SARSA、Policy Gradient等,并给出了相应的实现代码示例。总的来说,《Reinforcement Learning: An Introduction》这本书是一本非常全面、系统的强化学习入门教材,对于想要了解强化学习算法的读者来说非常值得一读。
内容提示: Book Next: Contents Contents Reinforcement Learning: An Introduction Richard S. Sutton and Andrew G. Barto A Bradford Book The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England In memory of A. Harry Klopf G Contents H Preface H Series Forward H Summary of Notation G I. The Problem...