上文介绍了马尔科夫决策过程之MarkovProcesses(马尔科夫过程),可以移步到下面:马尔科夫决策过程之MarkovProcesses(马尔科夫过程)本文我们总结一下马尔科夫决策过程之MarkovRewardProcess(马尔科夫奖励过程),valuefunction等知识点。1MarkovRewardProcess马尔科夫奖励过程在马尔科夫过程的基础上增加了奖励R和衰减系数γ:<S
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2020-11-30 15:36:27
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gym调用gym的调用遵从以下的顺序env = gym.make('x')observation = env.reset()for i in range(time_steps):env.render()action = policy(observation)observation, reward, ... ...
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2020-07-21 09:54:32
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 在中脑多巴胺能神经元的研究中取得了许多最新进展。要了解这些进步以及它们之间的相互关系,需要对作为解释框架并指导正在进行的实验探究的计算模型有深刻的理解。现在,理论和实验的这种相互交织非常清楚地表明,中脑多巴胺神经元的阶段 ...
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2020-07-10 15:33:11
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基于表格法求解RL 中相关概念 含义 S state 状态(observe) A action 动作 R reward 奖励 P probability 状态转移概率 MDP Markov Decision Processes 马尔科夫决策过程(强化学习的基本框架) TD Temporal Diff ...
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2020-06-26 22:02:30
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强化学习 Reinforce Learning 强化学习区别于机器学习的一点是,强化学习是来做决策的。根据环境的反馈,做出决策。 外界环境情况复杂,和环境的交互主要有 环境的状态 stat、智能体的动作、和对动作带来收益的评价 reward。 这里面涉及2个对象,agent 和 env。 agent ...
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2020-06-24 19:49:13
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location配置 ` location ~ ^/v1/(reward|exchange)/ { set $channel_name $cookie_channel_name; secure_link $arg_sign,$arg_et; secure_link_md5 "$uri $arg_ve ...
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2020-05-08 13:04:56
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Farmer John has decided to reward his cows for their hard work by taking them on a tour of the big city! The cows must decide how best to spend their ...
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2020-04-10 15:56:32
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智能体(agent) 例如alpha-go中的棋盘,用于产生动作的主体就是智能体。 状态(state) l例如当前棋盘中的局势就是状态,表示的是主体执行动作之前需要考虑的外部环境 动作(action) 例如下围棋中的落子,表示智能体在某个状态下采取的一个行为 奖励(reward) 例如当某一步有利于 ...
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2020-04-02 01:14:19
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证明自己价值的时刻到了,事实上,一举两得的办法是有的。 简介 把敌人和火炮的位置连贯成容易阅读和理解的字符串以便于火炮部队攻击。 enemy = hero.findNearestEnemy() enemyPos = enemy.pos.x + " " + enemy.pos.y #字符串拼接结果是: ...
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2020-02-12 11:21:57
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HDU 3613 Best Reward Manacher算法 题意 字符串,需要把这个字符串分成两段,并使得被分开的两段价值和最大。 一个串如果是回文,那么它的价值就是所有字符的价值和,否则价值为0。每个字母都有相应的价值,这个会给出。 解题思路 使用 ,我们可以算出每个点的回文串长度,然后我们枚 ...
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2020-02-01 16:34:05
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