JavaShuo
欄目
標籤
UCB公式的理解
時間 2021-01-02
標籤
強化學習
UCB
简体版
原文
原文鏈接
UCB公式的理解 在解決探索與利用平衡問題時,UCB1 策略是一個很有效的方法,而探索與利用平衡問題中最經典的一個問題就是多臂賭博機問題(Multi-Armed Bandit)。 圖來自[1] 問題假設:按下搖臂後的回報取值爲 1 或 0,每個搖臂獲得回報的概率服從不同的分佈,但事先並不知道 問題目標:按照某種策略來按壓搖臂以獲得最大的累計回報(咦,這不就是強化學習的目標嘛) 在這個問題中,探索與
>>阅读原文<<
相關文章
1.
UCB公式的理解
2.
sparseTM的公式理解
3.
UCB算法
4.
多項式分佈的理解機率公式的理解
5.
貝葉斯公式理解
6.
KinectFusion公式推導、理解
7.
AUC公式原理詳解
8.
LSTM公式及理解
9.
UCB CS162: Get sarted, create a docker container for UCB CS162 online course
10.
全概公式和貝葉斯公式的理解
更多相關文章...
•
ARP報文格式詳解
-
TCP/IP教程
•
UDP報文格式詳解
-
TCP/IP教程
•
常用的分佈式事務解決方案
•
Docker 清理命令
相關標籤/搜索
ucb
我的理解
公式
公理
理解
我理解中的
數學公式
遞推公式
公式篇
公公
MySQL教程
NoSQL教程
Spring教程
設計模式
委託模式
代碼格式化
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
吳恩達深度學習--神經網絡的優化(1)
2.
FL Studio鋼琴卷軸之工具菜單的Riff命令
3.
RON
4.
中小企業適合引入OA辦公系統嗎?
5.
我的開源的MVC 的Unity 架構
6.
Ubuntu18 安裝 vscode
7.
MATLAB2018a安裝教程
8.
Vue之v-model原理
9.
【深度學習】深度學習之道:如何選擇深度學習算法架構
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
UCB公式的理解
2.
sparseTM的公式理解
3.
UCB算法
4.
多項式分佈的理解機率公式的理解
5.
貝葉斯公式理解
6.
KinectFusion公式推導、理解
7.
AUC公式原理詳解
8.
LSTM公式及理解
9.
UCB CS162: Get sarted, create a docker container for UCB CS162 online course
10.
全概公式和貝葉斯公式的理解
>>更多相關文章<<