[Python機器學習]強化學習筆記(嵩天禮欣老師mooc第三周)

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目錄

強化學習

定義

馬爾科夫決策過程

基本元素

值函數

最優值函數

最優控制

Q-Learning

定義

舉例：

目標：在每種狀態下采取最優的動作。

學習目標：獲得最優策略以使累計獎勵最大(即score)。

馬爾科夫決策過程(MDP:Markov Decision Process)通常用來描述一個強化學習問題。

智能體agent根據當前對環境的觀察采取動作獲得環境的反饋并使環境發生改變的循環過程。

基本元素

值函數

值函數V表示執行策略π能得到的累計折扣獎勵。

狀態動作值函數Q

(

s

,

a

)

Q(s,a)Q(s,a)表示在狀態s下執行動作a能得到的累計折扣獎勵：

最優值函數

最優控制

在得到最優值函數后，可以通過值函數的值得到狀態s時應該采取的動作a：

參考：

https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001872001?tid=1001965001&from=study#/learn/content?type=detail&id=1002872650&cid=1003277189

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總結

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