强化学习1 高斯赛德尔迭代

开始看《深入浅出强化学习——原理入门》,由于时间有限，做个简要的笔记。

“深度学习如图像识别和语音识别解决的是感知问题，强化学习解决的是决策问题，人工智能的终极目标就是经过感知进行智能决策。”

1、区分有模型无模型：状态转移概率Pss'已知，是有模型的强化学习；

2、（有模型的强化学习）值函数是怎么来的：高斯赛德尔迭代，用前一次的值计算后一次的值，直到收敛！

以下是高斯赛德尔迭代求值函数内容：

强化学习1 高斯赛德尔迭代相关推荐

【深入浅出强化学习原理入门】高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法
基于模型的动态规划方法中,使用高斯-赛德尔迭代算法求解值函数. 这种迭代算法到底是怎么求解线性方程组的,文章迭代法求解线性方程组给出了非常详细的解释. 但理解该文还需要了解相关的基础知识: 1.范数 ...
深入浅出强化学习：原理入门（待更新）
之前看强化学习的一些教学视频,发现自己对一些强化学习中符号的定义理解不太透彻,例如 \(Q_{target}\),\(Q值\), \(Q估计\),\(Q现实\),\(Q预测\), 现在发现郭宪老师的书 ...
强化学习实例6：策略迭代法（policy iteration）
马尔可夫决策过程定义: 以上一节中蛇棋游戏为例,状态表示为100个格子,行动表示用哪种骰子,转移模型表示梯子,回报为是否到达终点,策略表示从开始到终点中的所有状态行动链:{(s0,a0), (s1,a ...
Gym迎来首个完整环境文档，强化学习入门更加简单！
深度强化学习实验室官网:http://www.neurondance.com/ 论坛:http://deeprl.neurondance.com/ 编辑:OpenDeepRL OpenAI Gym是 ...
强化学习，路在何方？
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货来源:DeepRL实验室,转自:睿慕课 ▌一.深度强化学习的泡沫 201 ...
83篇文献-万字总结强化学习之路
深度强化学习实验室报道作者:侯宇清,陈玉荣编辑:DeepRL 深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物,它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力,以及强化学习的决策能力,实现了端到端学 ...
谷歌大脑新研究：强化学习如何学会用声音来观察？
点击上方"视学算法",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达编译 | 王晔校对 | 维克多人类已经证明,大脑中的神经系统拥有 ...
《强化学习周刊》第28期：UNCC提出全新脑-机交互学习模式：内在互动强化学习...
No.28 智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一,其研究进展与成果也引发了众多关注.为帮助研究与工程人员了解该领域的相关进展和 ...
《强化学习周刊》第25期：DeepMind提出无模型风险敏感强化学习、谷歌发布 RLDS数据集生态系统...
No.25 智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一,其研究进展与成果也引发了众多关注.为帮助研究与工程人员了解该领域的相关进展和 ...

强化学习1 高斯赛德尔迭代

强化学习1 高斯赛德尔迭代相关推荐

最新文章

热门文章