python算法中的深度学习算法之强化学习(详解)

本文详细介绍了Python中强化学习的概念,包括环境建模、Markov决策过程、基于值和策略的方法,深入探讨了深度强化学习、多智能体强化学习、模仿学习、迁移学习以及对抗性强化学习。通过实例解释了各种方法的原理和应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目录

学习目标:

学习内容:

强化学习

Ⅰ. 环境建模

Ⅱ . Markov决策过程

Ⅲ. 基于值的方法

Ⅳ. 基于策略的方法

Ⅴ. 深度强化学习

Ⅵ. 多智能体强化学习

Ⅶ. 模仿学习

Ⅷ. 迁移学习

Ⅸ. 对抗性强化学习


学习目标:

  • 一周掌握 python算法中的深度学习算法之强化学习入门知识

学习内容:

  1. 强化学习

强化学习

Ⅰ. 环境建模

在强化学习中,环境是指智能体交互的场景或问题的模型。通常,我们使用数学模型来表示环境。在建模环境时,我们需要确定以下内容:

  1. 状态空间:指环境中所有可能状态的集合。通常用S表示。
  2. 行动空间:指智能体可以采取的所有行动的集合。通常用A表示。
  3. 奖励函数:指智能体在环境中执行一个动作后所获得的即时奖励。通常用R表示。
  4. 状态转移函数:指智能体执行一个行动后环境会转移到哪个状态。通常用T表示。

这些元素可以用数学符号描述如下:

  • 状态空间:$S={s_1, s_2, ..., s_n}$
  • 行动空间:
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

除不掉的灰色

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值