一、任务与奖赏我们执行某个操作a时，仅能得到一个当前的反馈r（可以假设服从某种分布），这个过程抽象出来就是“强化学习”。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程MDP来描述：强化学习任务的四要素E = <X, A, P, R>E：机器处于的环境X：状态空间A：动作空间P：状态转移概率R：奖赏函数 学习目的：“策略”：机器要做的是不断尝试学得一个“策略” π，根据状态x就能得到要执行
第一章 介绍
强化学习的基本思想：从与环境的互动中学习1.1 强化学习强化学习的重要特征：➀、反复试验（trial-and-error search）➁、推迟奖励（delayed reward）➀、已知状态，需要做一个动作，得到一个奖励信号以及接下来的状态。 目标是：通过调整，使得最大。 ➁、推迟奖励的定义：当前动作不仅决定了即时奖励，还决定了下一个状态，所以对下一个奖励也会
文章目录一、简介二、MDP三、动态规划四、不基于模型的预测五、不基于模型的控制六、价值函数的近似表示七、基于策略的强化学习八、model-based 强化学习九、探索与利用参考链接 一、简介RL与其他ML的区别（特点）：无监督，只有奖励信号反馈延迟时间顺序：动态系统，受不同环境影响很大采用不同的措施应对不同的环境：独立同分布数据不符合RL假设：量化奖励信号，通过最大化累积奖励进行训练。对于多目标
一、简介RL与其他ML的区别（特点）：无监督，只有奖励信号反馈延迟时间顺序：动态系统，受不同环境影响很大采用不同的措施应对不同的环境：独立同分布数据不符合RL假设：量化奖励信号，通过最大化累积奖励进行训练。对于多目标，不同目标设置不同权重值的奖励，以达到累积奖励最大化的目标input: 观察，奖励output:动作无法控制外部环境，只能产生动作个体和环境 Agent & Environme
什么是强化学习参考：
视频：David Silver强化学习公开课中文讲解及实践研究智能体(Agent) 如何从与环境的交互中，通过获得成功与失败、奖励与惩罚的反馈信息来进行学习有一个非常重要的前提条件，即智能体在与环境交互时，需要环境时时提供反馈信息——强化 (Reinforcement) 信息或奖励 (Reward) 信息，以便让智能体知道哪些行为能够获得正奖励，而哪些行为获得负奖励，并据此调
文章目录1.背景知识2.V值和Q值的理解3.V值介绍4.Q值介绍5.根据Q值计算V值6.根据V值计算Q值7.根据V值计算V值 1.背景知识在马尔可夫链中：当智能体从一个状态 ，选择动作 ，会进入另外一个状态 其中，是指在状态时，采取动作跳转到新状态得到的奖励；是折扣因子；的状态转移概率；的值。7.根据V值计算V值更多的时候，我们需要根据值来计算值。准确的说，是根据后面状态参考文献： [1] 张斯
马尔可夫链 & 马尔可夫奖励过程：自己的初步理解就是，在某个环境中主体可能存在n个状态，每个状态都对应这一个奖励，当前状态有一定概率转移到其他状态或者保持原样不动，那么当前状态 t1得到的奖励 = 当前状态的奖励 + γ(折扣率) * (转移到状态n的概率 * 状态n的奖励 ) γ的设定原因之一是为了避免死循环， 可作为参数所有时间得到的奖励: 总奖励 = ti时间所在状态得到的奖励 *
一、预备知识1、什么是强化学习？定义：强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。强化学习的特点：没有监督数据、只有奖励信号。奖励信号不一定是实时的，而很可能是延后的，有时甚至延后很多。时间（序列）是一个重要
定义：策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化；策略模式在LZ第一次接触到的时候，LZ是这么理解的，就是如果我们想往一个方法当中插入随便一段代码的话，就是策略模式。即如下形式。public class MyClass {
public void myMethod(){
System.out.p
新智元报道 作者：Nikolay Savinov, Timothy Lillicrap,编译：大明【导读】Google、Deepmind和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出“好奇心学习”新方法，改变了智能体“好奇心”的生成方式和奖励机制，奖励机制不再基于智能体的“意外”，而是其记忆和所在情景。研究人员称，新方法可以有效降低智能体“原地兜圈子”、“拖延”
强化学习与监督学习的区别：（1）训练数据中没有标签，只有奖励函数（Reward Function）。 （2）训练数据不是现成给定，而是由行为（Action）获得。 （3）现在的行为（Action）不仅影响后续训练数据的获得，也影响奖励函数（Reward Function）的取值。 （4）训练的目的是构建一个“状态->行为”的函数，其中状态（State）描述了目前内部和外部的环境，在此情况下，
1. Q-learning 介绍1.1 Criticreward的作用其实就是一个critic，其本身并没有办法决定要采取哪一个action，其主要用来完成：衡量一个action到底好不好。只能基于当前的state，输出采取这个action，预期到整个游戏结束时候的累积得分。简单的说，critic并不能衡量一个state(记为)的好坏，只能衡量在give某个state，接下来使用action(记为
文章目录1. 本章内容概要2. 预测和控制3. classical conditioning3.1 阻塞和高阶的条件反射3.2 Rescorla–Wagner模型3.3 TD模型3.4 TD模型仿真4. 工具条件反射5. 延迟的强化6. 认知映射7. 习惯和目标引导的行为8. 总结参考文献 1. 本章内容概要在之前的章节中，我们研究了仅仅基于计算的各种算法思想，这一章，我们则从另一个角度看待这些
强化学习强化学习概念任务：使智能体获得独立完成某种任务的能力 过程：通过环境反馈进行action，从而进入下一个状态，下一个状态会反馈给智能体一定的奖励，最终目的是达到某种策略，使得累计奖励最高马尔科夫链 S（state）状态，是智能体观察到的当前环境的部分或者全部特征 A（action）动作，就是智能体做出的具体行为，动作空间就是该智能体能够做出的动作数量 R（reward）奖励，在某个状态下，
强化学习模型强化学习的任务目标最大化长期奖励最小化长期惩罚强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文，写完论文过审了，得到最佳论文凭证的奖学金，获得很高的引用，这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了，毕不了业，这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说，正
一、强化学习及关键因素 1.奖励：强化学习的目标就是要最大化在长时间里的总奖励。奖励有正有负，机器人花费的时间和能量就属于负奖励。 2.策略：决策者会根据不同的观测决定采用不同的动作，这种从观测到动作的关系称为策略。强化学习试图修改策略以最大化奖励。二、强化学习与监督学习和非监督学习的区别&
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的重要分支。强化学习是指： 从环境状态从动作映射的学习，以使动作从环境中获得的累计奖赏值最大。 与监督学习不同，监督学习通过正例、反例来训练模型采用何种行为，而强化学习通过探索试错的策略发现最优行为策略。1、 任务与奖赏策略的优劣取决于长期执行这一策略后所得到的累积奖赏，在强化学习任务中，学习的目的就是要找到能使长期累积奖赏最大化的
#### 任务与奖赏 #### “强化学习”(reinforcement learning)可以讲述为在任务过程中不断摸索，然后总结出较好的完成任务策略。 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：机器处于环境E
E
中，状态空间为XX，其中每个状态x∈X
多图层绘制方法 文章目录多图层绘制方法一、目的二、绘图步骤1.示例数据2.输入数据3.绘制第一个图层4.绘制第二个图层在这里插入图片描述三、图表美化1.字体的设置在这里插入图片描述2.线条的美化3.图名和图例的更新四、最终结果 一、目的如下图所述，我们在绘制时经常会遇到在同一张图片里显示多个内容，今天来讲解下如何绘制该类图表。所使用工具为origin.二、绘图步骤1.示例数据以《2015-2022
第五章 团队激励第一节 团队激励概述1、激励的含义：激励，就是激发奖励人的行为动机，从而有效完成预定目标的过程。它有激发动机、激励行为、形成动力的含义。
三个角度：从诱因和强化的观点来看，激励就是将外部适当的刺激转化为内部心理动力。从而强化人的行为从内部状态来看，激励是指人对动机系统被激发起来，处在一种激活状态，对行为有强大的推动力量从心理和行为过程来看，激励主要指由一定的刺激激发人的动机，使人有
