强化学习(part2)--马尔科夫决策

最新推荐文章于 2024-07-01 16:07:26 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 强化学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37422217/article/details/110651372
本文详细介绍了马尔科夫决策过程，包括其五个基本元素：状态集、动作集、状态转移概率、奖励函数和折扣系数。讨论了状态转移过程和价值函数的概念，特别是最优价值函数，并引入了贝尔曼方程，阐述了如何通过当前状态的价值和未来奖励来优化策略。

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学习笔记，仅供参考，有错必纠

文章目录

马尔科夫决策

马尔科夫决策要求
  • 能够检测到理想的状态
  • 可以多次尝试
  • 系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关 在决策过程中还和当前采取的动作有关
马尔科夫决策过程由5个元素构成
  • S：表示状态集(states)
  • A：表示一组动作(actions)
  • P：表示状态转移概率 P s a P_{sa} P
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强化学习资源汇总
weixin_43178406的博客
01-22 4496
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了强化学习资源汇总，希望能对学习强化学习的同学们有所帮助。
matlab 陈学松,基于强化学习的空调系统运行优化OPTIMIZATIONOF-同济大学.PDF
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《从机器学习到深度学习》笔记（3）强化学习
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05-05 506
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02-11 329
1. 前言 在机器学习中，我们比较熟知的是监督式学习，非监督学习，此外还有一个大类就是强化学习。强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决自动进行决策，并且可以做连续决策。 2. 强化学习定义 它主要包含五个元素，Agent（智能体），Environment（环境），State（状态），Action（行动），Reward（奖励）,强化学习的目标就是获得最多的累计...
chatgpt中的强化学习 PPO
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04-06 3709
本该到此结束，但是上述实现的时候其实是把生成的每一步的奖励都使用统一的句子级reward，但该代码其实也额外按照每个token来计算奖励值的，为了获取每个token的奖励，我们在生成模型的隐层表示上，多加一个线性层，映射到一维，作为每个状态的预测奖励值。类似的，在文本生成中我们也可以用蒙特卡洛方法来估计一个模型的状态价值。假如我们只采样到了s1和s2，没有采样到s3，由于7和3都是正向奖励，s1和s2的训练后生成的概率都会变大，且s1的概率变的更大，这看似合理，但是s3是未参与训练的，它的概率反而减小了。
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