强化学习（一）模型基础

原创 已于 2025-10-15 12:51:14 修改 · 1k 阅读 · 21 ·
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#人工智能

于 2025-04-18 11:20:22 首次发布

参考：刘建平Pinard

1. 强化学习建模

上面的大脑代表我们的算法执行个体，我们可以操作个体来做决策，即选择一个合适的动作（Action） A t A_t A</

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【机器学习】什么是连续状态空间？如何构建一个强化学习的算法以及构建强化学习算法中的一些问题
m0_51816252的博客
08-21 4145
以上就是今天要讲的内容，本文主要讲解了如何去构建一个强化学习算法以及构建算法中存在的问题及如何去解决。首先介绍了什么是连续状态空间，这是构建强化学习算法必须理解的，然后介绍了构建一个强化学习算法的框架，重点就是找到策略Pi。随后提到了学习状态值函数的完整算法。
强化学习-马尔可夫模型
君子之学必日新，日新者日进也。不日新者必日退，未有不进而不退者
03-12 7801
前文提到了强化学习源自马尔可夫决策过程，本文从马尔可夫概念入手，讲解和马尔可夫有关的模型和概念。在马尔科夫决策过程中，我们有一个智能体，它在一个马尔科夫过程中进行决策，每次决策都会导致状态的转移和获得即时奖励。智能体的目标是通过选择动作来最大化未来奖励的期望值。通常马尔科夫决策过程是个五元组：SAPRγSAPRγS 表示状态集合，代表智能体可能处于的所有状态。A 表示动作集合，代表智能体可以采取的所有动作。
强化学习之模型基础（一）
捌椒的博客
03-15 549
文章转自：刘建平Pinard：强化学习（一）模型基础 ，在此向作者表示由衷的感谢。 前言 从今天开始整理强化学习领域的知识，主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。这个系列大概准备写10到20篇，希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通，也希望可以帮到更多的人，毕竟目前系统的讲解强化学习的中文资料不太多。 第一篇会从强化学习的基本概念讲起，对应Sutton书的第一章和UCL课程的第一讲。 1. 强化学习在机器学习中的位置 强化学习的学习思路和人比较类似，是在实践中学习，比如
2025年强化学习环境模型-基础卷（含答案与解析）.docx
09-01
在医疗影像辅助诊断领域，强化学习模型被用于疾病检测以提升诊断准确性。 人工智能领域的发展不仅仅局限于技术进步，同时也涉及到伦理安全风险的防范。强化学习环境模型在这一方面考虑了防止模型偏见产生的必要性。...
PyTorch强化学习实战（1）——强化学习环境配置与PyTorch基础
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盼小辉丶的博客
05-29 15万+
工欲善其事，必先利其器。为了更专注于学习强化学习的思想，而不必关注其底层的计算细节，我们首先搭建相关强化学习环境，包括 PyTorch 和 Gym，其中 PyTorch 是我们将要使用的主要深度学习框架，Gym 则提供了用于各种强化学习模拟和任务的环境。除此之外，本文还介绍了一些 PyTorch 的基础知识，以及 Gym 环境的使用方法，为之后的强化学习实战奠定基础。
大模型强化学习介绍
kcarly的专栏
02-11 1804
泛化能力是指模型在未见过的新环境中表现良好的能力。在强化学习中，泛化能力通常表现为在训练环境与测试环境之间保持一致的表现，尤其是在底层动力学或观察结果发生变化的情况下。然而，现有的强化学习方法往往容易过拟合，特别是在训练集规模较大时，模型可能无法有效泛化到新环境。
2025年强化学习环境模型不确定性-基础卷（含答案与解析）.docx
最新发布
09-01
评估强化学习模型时，通常会采用困惑度和准确率等指标。 在实际应用中，深度学习模型已被应用于医疗影像辅助诊断中，显著提升了诊断的准确性。联邦学习作为一种数据隐私保护技术，其安全特性来自于差分隐私技术的...
精选资源
37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
12-31
在讨论大模型强化学习（LLMs）时，特别是强化学习中的“人类反馈”（RLHF）及其变种，首先需要理解大模型的经典预训练流程。该流程一般涉及预训练、有监督微调以及对齐三个阶段。在预训练阶段，模型会从大量无标注...
强化学习的模型
weixin_53084505的博客
12-04 2万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、强化学习是什么？二、基本模型1.基本框架2.学习过程三.马尔科夫决策过程（Markov Decision Process. MDP）1.马尔科夫性质2.MDP的基本组成部分总结 前言 记录B站学习龙强老师强化学习相关视频后的总结笔记，视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1hq4y1n7aU?p=1 一、强化学习是什么？ 根据维基百科对强化学习的定义：Reinforcement le
模型汇总18 强化学习（Reinforcement Learning）基础介绍
lqfarmer的博客
07-13 5696
1、背景介绍 学习和推理是人类智能最重要的体现，为了使计算机也能够像人一样学习和决策，机器学习技术应运而生。机器学习利用计算机来模拟和实现人类学习和解决问题的过程，计算机系统通过不断自我改进和学习，自动获取知识并作出相应的决策、判断或分析。机器学习是人工智能的一个重要的研究领域，根据是否从系统中获得反馈，可以把机器学习分为有监督、无监督和强化学习三大类。 监督学习也称有导师学习，给定系
强化学习模型基础
Explore_OuO的博客
04-10 496
聊一聊我对强化学习的理解 对应的代码请访问我的GitHub：fxyang-bupt(可能你进去之后发现什么都没有，那是因为我注册了新的账号还在整理，着并不影响你先follow一下我的GitHub~) 目前正在把我的文字内容和代码整理成网络书籍的方式发布出来，敬请期待… 我很想把它做成一套简单易懂的白话系列，奈何做这种事真的不简单。我参考了很多资料，比如： 《白话强化学习与PyTorch》 《深入浅出强化学习：原理与入门》 《强化学习入门：从原理到实践》 “莫烦Python” 博客园 “刘建平Pinar.
机器学习——基础模型
weixin_30294295的博客
07-23 218
主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。 1.强化学习在机器学习中的位置 　　强化学习的学习思路和人比较类似，是在实践中学习，比如学习走路，如果摔倒了，那么我们大脑后面会给一个负面的奖励值，说明走的姿势不好。然后我们从摔倒状态中爬起来，如果后面正常走了一步，那么大脑会给一个正面的奖励值，我们会知道这是一个好的走路姿势。那么这个过程和机器学习方法有什么区别呢？ 强化学习...
基础篇——强化学习之Markov决策过程建模
weixin_38289483的博客
03-30 1821
欢迎喜欢编程语言知识和机器学习算法等科技类文章，以及经济和历史等文史类文章的朋友们关注公众号：CodingFarmer2019，我们一起格物致知和学史悟道，实现人生辉煌！ 目录 一、强化学习基本概念 二、Markov决策过程 1. Markov决策过程模型 （1）用动力系统描述的环境 （2）用策略描述的智能体 （3）用价值函数描述的智能体与环境交互的奖励 2.Bellman期望方程 3.Bellman最优方程与最优策略 （1）最优策略与最优价值函数 （2）Bellman最优..
基于深度强化学习的对手建模方法研究综述
renhongxia1的博客
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基于DRL的隐式对手建模方法将对手观测编码后输入深度神经网络，确立学习某种特征的目标。该类方法的优点是避免显式的复杂建模过程，能够端到端地学习预测、推理。它的缺点是基于黑盒方式构建的隐式建模依赖大量交互样本学习模型，但由于隐式模型存在不确定性，因此需要平衡探索和利用之间的关系。表4详细对比了隐式建模的各类代表性算法，分别对其研究动机、创新点与局限进行了分析总结。表4 隐式DRL对手建模方法的研究动机、创新点与局限总结4 应用场景。
Python实现黑白棋强化学习模型详解
资源摘要信息:"基于Python实现的黑白棋强化学习模型.zip" 本资源是一个涉及强化学习、Python编程、人工智能算法以及黑白棋（又名奥赛罗）游戏的项目。在介绍这个资源的知识点之前，首先需要了解一些核心概念： 1. ...
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