【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...

【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...

【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(T...

【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...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

社区圈子

阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。
2435+人已加入
加入
相关电子书
更多
大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用
基于Spark的面向十亿级别特征的 大规模机器学习
基于Spark的大规模机器学习在微博的应用
立即下载 立即下载 立即下载