Reinforcement Learning——DP
Dynamic Programming 動態規劃是用來求解MDP的方法之一，動態的含義是問題具有時間或順序特性，規劃的含義是用程序來優化程序，也就是指優化策略。動態規劃算法就是兩種思想的結合，它把一個複雜的問題分割成許多小的問題，在解決了這些小問題之後原本複雜的問題就隨之迎刃而解。在增強學習中，它主要是利用value function來搜索最優策略，利用Bellman方程作爲更新規則來計算近似的期
相關文章
- 1. Reinforcement Learning: Planning by DP
- 2. Machine Learning(8): Reinforcement learning
- 3. Reinforcement learning and Deep learning
- 4. Reinforcement Learning Exercise 3.24
- 5. Deep Reinforcement Learning
- 6. reinforcement-learning-1
- 7. Relational Deep Reinforcement Learning
- 8. Reinforcement Learning Exercise 4.1
- 9. Reinforcement Learning——MDP
- 10. Introduction to Reinforcement Learning
- 更多相關文章...
- • XQuery 添加元素 和屬性 - XQuery 教程
- • XQuery FLWOR 表達式 - XQuery 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
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. Reinforcement Learning: Planning by DP
- 2. Machine Learning(8): Reinforcement learning
- 3. Reinforcement learning and Deep learning
- 4. Reinforcement Learning Exercise 3.24
- 5. Deep Reinforcement Learning
- 6. reinforcement-learning-1
- 7. Relational Deep Reinforcement Learning
- 8. Reinforcement Learning Exercise 4.1
- 9. Reinforcement Learning——MDP
- 10. Introduction to Reinforcement Learning