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- 强化学习 (Reinforcement Learning) - 知乎
简介 根据维基百科对强化学习的定义：Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward （强化学习是机器学习领域之一，受到行为心理学的启发，主要关注智能体如何在环境中
- 强化学习怎么入门好？ - 知乎
研究强化学习十二年，最近身体不适，没法多写字，病情恶化之前简单说说自己踩过的坑和要注意的事，以后再详细更。 1 不要沉迷用强化学习 (RL)搞游戏。游戏可以拿来练手或熟悉强化学习算法，但是不要花太多时间去琢磨怎么提高AI性能，尤其是棋类游戏，基本做到头了，产出投入比极低。当然
- 机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？ - 知乎
看到知乎推了这个问题，正好也需要不断向外行做解释，就简单的回答一下。 这里涉及到机器学习子领域的分类。所有的分类，首先要问的是为什么这么分？按什么维度进行划分？符合逻辑的分类能帮助人们建立认知架构，不符合逻辑的分类能让人一头雾水。 1、机器学习是人工智能的子领域 人工
- 能否介绍一下强化学习（Reinforcement Learning），以及与监督学习的不同？ - 知乎
随着 DeepMind 和 AlphaGo 的成功，强化学习（Reinforcement Learning）日益受到关注。然而，在一些机器…
- 有哪些强化学习的书值得推荐？ - 知乎
强化学习（RL）是机器学习的一个领域，涉及智能体应该如何在环境中采取行动，以最大化累积奖励的概念。 强化学习是三种基本的机器学习范式之一，与监督学习和无监督学习并列。 以前搞过一段时间强化学习，推荐基本书如下： 1 Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series
- 强化学习与监督学习的区别在哪里？ - 知乎
强化学习（Reinforcement Learning) 与传统的有监督学习（Supervised Learning）既有相似性，又有差异性，研究两者的区别对于深刻理解强化学习到底在学习什么，有很大的帮助。 有监督学习是怎么学习的？ 有监督学习的典型代表是分类器，比如我们对标注过的图片、文本、浮点型数据等进行分类。分类器的
- 研0，研究生期间搞强化学习，零基础，怎么学？ - 知乎
可以先看西湖大学赵世钰老师的《强化学习的数学原理》网课，这个是最基础的，讲得非常清楚，但是只讲最简单的表格法，然后看伯克利的 CS285，内容兼具广度与深度，讲师 Sergey Levine 是强化学习一代宗师，前9讲和前3个作业必学（到Advanced Policy Gradients），后面可以根据研究方向选学，看完这些课
- 强化学习可以解决动态环境的问题吗？比如动态迷宫？ - 知乎
最近在学习强化学习，直觉上感觉强化学习就是根据经验来进行决策的。比如在状态1选择动作a得到正反馈，那…
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