《从机器学习到深度学习》笔记（3）强化学习
强化学习是对英文Reinforced Learning的中文翻译，它的另一个中文名称是“增强学习”。相对于有监督学习和无监督学习，强化学习是一个相对独特的分支；前两者偏向于对数据的静态分析，后者倾向于在动态环境中寻找合理的行为决策。 强化学习的行为主体是一个在某种环境中独立运行的Agent（可以理解为“机器人”）, 其可以通过训练获得在该环境中的最佳行为模式。强化学习被看成是最接近人工智能的一个....
一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系（必看）
人工智能是下一次工业革命的核心力量，它企图了解智能的实质，并以科技诠释人类的生活，目前最流行的深度学习技术占据着人工智能最新成果的核心领域，机器人开发、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等不断推陈出新，可以设想，未来由人工智能塑造的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发[2017]35号）的发布，明确了人工智能产业将成为新的重要经济增长点....
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（上）
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 评价行为：信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。例如，如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆，它怎么知道它采取的....
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。 时间差分学习（T....
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。 时间差分学习（TD 学习）算法与数值迭代算法非常类似，但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说，我们假设....
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（中）
评价行为：信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。例如，如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆，它怎么知道它采取的 100 个行动中的哪一个是好的，哪些是坏的？它所知道的是，在最后一次行动之后，杆子坠落了，但最后....
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章 强化学习
第16章 强化学习 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域...
写给人类的机器学习 五、强化学习
五、强化学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 5: Reinforcement Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学习，策略学习和深度强化学习。 我刚刚吃了一些巧克力来完成最后这部分。 在监督学...
强化学习全解；Facebook 机器学习@Scale 2017 资料汇总 | 开发者日报
强化学习全解 强化学习（Re-inforcement Learning） 是一种基于与环境互动的目标导向的学习。强化学习被认为是真正的人工智能的希望。作者认为这是正确的说法，因为强化学习拥有巨大的潜力。 据雷锋网(公众号：雷锋网)了解，很多人说，强化学习被认为是真正的人工智能的希望。本文从 7 个方面带你入门强化学习，读完本文，希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解。 详情：http.....
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