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     强化学习可以观看莫凡的视频 https://www.bilibili.com/video/BV13W411Y75P?from=search&seid=15156991469397588392 一、强化学习 关于Qlearning的一些学习笔记如下 二、深度强化学习

     深度强化学习(DRL)已成为人工智能研究的热点之一。它已被广泛应用于端到端控制、机器人控制、推荐系统、自然语言对话系统等各个领域。本文对深度RL算法及其应用进行了分类，并将现有的DRL算法分为基于模型的方法、无...

     比如，在一个迷宫寻路问题中，除了给出到达终点的正奖励和每走一步的负奖励外，...稀疏的奖励可能会导致智能体无法学习到正确的行为，而鲁棒的奖励可以帮助智能体克服环境中的噪声和异常情况，提高训练和性能的鲁棒性。

     文章目录前言什么是强化学习以直观的方式理解AI的含义和内容监督学习非监督学习强化学习强化学习实践AgentRewardsEnvironmentStateModelValue functionState-value functionAction-value functionPolicy深度强化学习...

     2 强化学习的特征与特点3 强化学习的要素与框架3.1 Policy3.2 Reward3.3 Value3.4 model3.5 Return(cumulative future reward) 回报|未来累积回报3.6 Discounted return 折扣回报4 强化学习流程5 例子 马里奥 （一定...

     文章目录1 前言1 强化学习1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按...

     强化学习是指：从环境状态从动作映射的学习，以使动作从环境中获得的累计奖赏值最大。与监督学习不同，监督学习通过正例、反例来训练模型采用何种行为，而强化学习通过探索试错的策略发现最优行为策略。

     强化学习(Reinforcement Learning，RL)是机器学习中的一个领域，是学习做什么（即如何把当前的情景映射成动作）才能使得数值化的收益最大化,学习者不会被告知应该采取什么动作，而是必须自己通过尝试去发现哪些动作...

     一、联邦强化学习介绍 强化学习（RL）是机器学习的一个分支，主要研究序列决策问题，强化学习系统通常由一个动态环境和与环境进行交互的一个或多个智能体（agent）组成。智能体根据当前环境条件选择动作决策，环境在...

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