|
- 强化学习 (Reinforcement Learning) - 知乎
在机器学习里，其范式主要分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习。 正如维基百科所说，强化学习是机器学习的一个分支组成部分，但是却与机器学习当中常见的监督学习和无监督学习不同。
- 通俗易懂讲AI--强化学习 - 知乎
2、强化学习的原理 划重点：强化学习的目标是得到一个策略，用于判断在什么状态下选取什么动作才能得到最终奖赏。 如何得到这个策略呢？ 强化学习任务通常用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）来描述，是一种描述机器与环境交互的框架。
- 强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么？
而通过强化学习采集到的数据之间存在着关联性，利用这些数据进行顺序训练，神经网络当然不稳定。 经验回放可以打破数据间的关联。 最后附上DQN的伪代码 DQN伪代码 学到这里，其实可以做一个阶段性总结了，强化学习算法的基本框架可以用下图概括 强化
- 模仿学习与强化学习结合（IL+RL）有没有代表性论文？未来发展趋势如何？ - 知乎
模仿学习与强化学习结合（IL+RL）有没有代表性论文？ 未来发展趋势如何？ 我最近在关注模仿学习（Imitation Learning, IL）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）的结合问题，想请… 显示全部 关注者 105 被浏览
- 深度强化学习SAC、PPO、TD3、DDPG比较？ - 知乎
在深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）领域，近年来有许多重要的算法被提出，它们都在不同的任务中展现了强大的表现。在这些算法中， SAC（Soft Actor-Critic） 、 PPO（Proximal Policy Optimization） 、 TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient） 和 DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient） 是目前广泛使用的
- 研0，研究生期间搞强化学习，零基础，怎么学？ - 知乎
研0，研究生期间搞强化学习，零基础，怎么学？ 目前的想法是先看sutton的强化学习，但是觉得看不懂，有配合的网课推荐吗，或者比较好的学习路线。 求大佬推荐 显示全部 关注者 221
- 强化学习控制器如何证明稳定性? - 知乎
强化学习本质上是通过奖惩机制，从多条系统轨迹中学习，逐步提升控制性能。 因此，强化学习会学出一系列的控制策略。 具体来说，假设控制策略参数化为矩阵K，那么强化学习能学出 K_1, K_2, \dots, K_T 这样一个策略序列。
- 如何评价西湖大学赵世钰老师的《强化学习的数学原理》一书？
如何评价西湖大学赵世钰老师的《强化学习的数学原理》一书？ 之前跟着赵老师在B站上学了同名课程，受益匪浅，不是看论文那么虚的感觉，他就像是一个在RL领域呆了很长时间的师兄，明确知道要做RL创新研究的理论门槛在哪… 显示全部 关注者 382
|
|
|