JavaShuo
欄目
標籤
David silver強化學習課程第二課 馬爾科夫決策過程
時間 2020-12-23
標籤
人工智能
強化學習
简体版
原文
原文鏈接
第二課 馬爾科夫決策過程 本章主要講解馬爾科夫決策過程的基礎知識,課程組提到幾乎所有的強化學習問題都可以表示爲馬爾科夫決策過程。這裏注意本章講解的馬爾科夫決策過程的環境是完全可觀測的,一般強化學習問題的環境是部分可觀測,所以也存在部分可觀測的馬爾科夫決策過程。 1 馬爾科夫性 當前的狀態可以充分地表示未來信息(由當前狀態就可以知道下一刻的狀態轉移概率和獎勵),則稱該狀態滿足馬爾可夫性。在上一節課中
>>阅读原文<<
相關文章
1.
David Silver強化學習公開課-第二講馬爾可夫決策過程
2.
深度增強學習David Silver(二)——馬爾科夫決策過程MDP
3.
David silver強化學習課程第七課 策略梯度
4.
馬爾科夫決策過程之Markov Reward Process(馬爾科夫獎勵過程)
5.
David Silver強化學習課程筆記(二)
6.
強化學習(二):馬爾科夫決策過程(Markov decision process)
7.
強化學習(二)——MDP:馬爾科夫決策過程
8.
強化學習【二】馬爾科夫決策過程
9.
【強化學習】第一篇--馬爾科夫決策過程
10.
David silver強化學習課程第三課 動態規劃
更多相關文章...
•
第一個MyBatis程序
-
MyBatis教程
•
第一個Hibernate程序
-
Hibernate教程
•
Kotlin學習(二)基本類型
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
相關標籤/搜索
課程
第二課
課程表
在線課程
編程課堂
課程筆記
課程設計
十點課程
免費課程
PHP教程
Hibernate教程
MyBatis教程
教程
學習路線
初學者
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.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
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.
David Silver強化學習公開課-第二講馬爾可夫決策過程
2.
深度增強學習David Silver(二)——馬爾科夫決策過程MDP
3.
David silver強化學習課程第七課 策略梯度
4.
馬爾科夫決策過程之Markov Reward Process(馬爾科夫獎勵過程)
5.
David Silver強化學習課程筆記(二)
6.
強化學習(二):馬爾科夫決策過程(Markov decision process)
7.
強化學習(二)——MDP:馬爾科夫決策過程
8.
強化學習【二】馬爾科夫決策過程
9.
【強化學習】第一篇--馬爾科夫決策過程
10.
David silver強化學習課程第三課 動態規劃
>>更多相關文章<<