QUANT[17]強化學習(Reinforcement Learning)學習筆記5
Reinforcement Learning：An Introduction NOTE[3] 1.3 Elements of Reinforcement Learning RL四要素： 1. policy: 定義了learning agent在特定時刻的行爲表現。 2. reward signal: 定義了RL problem的目標，反映了what is good in an immediate
相關文章
- 1. 強化學習學習筆記——介紹強化學習(reinforcement learning)
- 2. CNN筆記（CS231N）——強化學習（Reinforcement Learning）
- 3. 強化學習（Reinforcement Learning）
- 4. 強化學習(Reinforcement Learning)
- 5. 強化學習reinforcement learning
- 6. 機器學習～強化學習Reinforcement Learning
- 7. AI學習筆記之——強化學習(Reinforcement Learning, RL)
- 8. QUANT[20]強化學習(Reinforcement Learning)學習筆記8
- 9. QUANT[19]強化學習(Reinforcement Learning)學習筆記7
- 10. QUANT[16]強化學習(Reinforcement Learning)學習筆記4
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 強化學習學習筆記——介紹強化學習(reinforcement learning)
- 2. CNN筆記（CS231N）——強化學習（Reinforcement Learning）
- 3. 強化學習（Reinforcement Learning）
- 4. 強化學習(Reinforcement Learning)
- 5. 強化學習reinforcement learning
- 6. 機器學習～強化學習Reinforcement Learning
- 7. AI學習筆記之——強化學習(Reinforcement Learning, RL)
- 8. QUANT[20]強化學習(Reinforcement Learning)學習筆記8
- 9. QUANT[19]強化學習(Reinforcement Learning)學習筆記7
- 10. QUANT[16]強化學習(Reinforcement Learning)學習筆記4