Reinforcement Learning_By David Silver笔记九: Exploration and Exploitation

最新推荐文章于 2025-09-22 16:57:43 发布
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博客提及了探索与利用相关内容，但未给出更多详细信息。探索与利用在信息技术领域常涉及资源分配、算法策略等方面。

Exploration and Exploitation

强化学习课程（David Silver）笔记（1）——一些基本概念
One step, One punch
07-18 1536
1. 强化学习问题的描述 2. 强化学习方法的分类 3. 强化学习理论基础——马尔可夫决策过程
Reinforcement Learning ——概念浅析
Promising0321的博客
11-26 634
有点啰嗦的前言 学习强化学习已有一个余月，主要方式为看David Silver的讲座视频+Sutton&Andrew写的Reinforcement Learning，全是英文原版的，因此我感觉自己现在的英文水平继大一以来迎来了新的巅峰。另外对于学习笔记，我更喜欢纸质的，所以至今为止，笔记本已用去一半，博客却还一片荒凉。今晚因师哥关注错我的账号引发的小插曲，心血来潮，emm....
David Silver强化学习公开课笔记：Lecture 1 强化学习入门
科研糖
05-22 1057
第一课主要解释了强化学习在多领域的体现，主要解决什么问题，与监督学习算法的区别，完整的算法流程由哪几部分组成，其中agent包含的内容，以及解释了强化学习涉及到的一些概念。 本课视频地址:RL Course by David Silver - Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 本课ppt地址:http://www0.cs.ucl...
David Silver的强化学习Reinforcement Learning课程PPT
12-18
David Silver的强化学习课程PPT Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning Lecture 2: Markov Decision Processes Lecture 3: Planning by Dynamic Programming Lecture 4: Model-Free Prediction Lecture 5: Model-Free Control Lecture 6: Value Function Approximation Lecture 7: Policy Gradient Methods Lecture 8: Integrating Learning and Planning Lecture 9: Exploration and Exploitation Lecture 10: Case Study: RL in Classic Games
Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义
10-19
早在2015年，DeepMind就在youtube上发布了围棋程序master的主要作者David Silver主讲的一套强化学习视频公开课，较为系统、全面地介绍了强化学习的各种思想、实现算法。其一套公开课一共分为十讲，每讲平均为100分钟。
Reinforcement Learning_By David Silver笔记六: Value Function Approximation
wang2008start的专栏
12-11 351
Value Function Approximation
Reinforcement Learning_By David Silver笔记三: Planning by Dynamic Programming
wang2008start的专栏
12-11 377
Policy Evaluation Policy Iteration Value Itera 2. Policy Iteration(Any optimal policy can be subdivided into two components:An optimal first action A,Followed by an optimal poli
David silver 强化学习公开课笔记（一）：介绍
taoyafan的博客
07-31 2866
1 废话 一星期前上完了 Davild silver 的强化学习的公开课，记了些笔记，为了再巩固一下，写几篇博客总结一下，毕竟能讲清楚和能听懂还是有很大差距的。先介绍一下 David silver 吧，Alpha go 的项目负责人， 也是 nature 上 alpha go 那篇论文的一作加通讯作者，在强化学习领域，Deep mind 和 Open AI 可以说独领风骚吧，所以 David s...
RL Course by David Silver
最新发布
weixin_45302337的博客
09-22 270
本文摘要介绍了强化学习的基础概念与应用。第一部分区分了基于已知/未知环境模型的强化学习与规划方法，指出模型未知时需要交互学习，已知时可直接计算优化策略。第二部分阐释了马尔可夫决策过程(MDP)作为强化学习环境建模的核心地位，并以资源调度为例展示了如何构建时序环境数据用于训练。第三部分简要提及动态规划在策略评估中的应用。全文通过理论框架与代码示例相结合的方式，呈现了强化学习从基础概念到实践应用的关键知识点。
David Silver RL课程笔记（一）
qq_41390332的博客
04-16 1151
David Silver RL课程记录，第一讲。比较详细，给自己也给其他朋友参考。
Reinforcement Learning_By David Silver笔记四: Model Free Prediction
wang2008start的专栏
12-11 267
前面的动态规划主要用来解决model已知的MDP问题，这里主要解决model/环境未知时的MDP预估价值函数问题，方法主要有： MC方法：不需要知道转移矩阵或回报矩阵，在非马尔科夫环境中高效 时序差分方法：Monte-Carlo Learning 直接从experience的episode中学习 不需要MDP的transition、rewards 主要思想：value = mean return
David silver 的 reinforcement learning 课程笔记（二）：马尔科夫决策过程
u012937021的博客
02-27 714
最近在学增强学习，边看课程视频编写的总结。希望和大家一起讨论学习…Markov Process状态 ss是马尔科夫的但且仅当: P(S(t+1)|St）=P(St+1|S1,...,St)P(S_{(t+1)}|S_t）=P(S_{t+1}|S_1,...,S_t) 一个马尔科夫过程可以用一个二元组(S,P) (S,P) 定义，其中S为有限的状态的集合，P为转移矩阵。对于一个马尔科夫过程一个样
reinforcement learning，增强学习：Exploration and Exploitation
mmc2015的专栏
12-05 2345
最后两节课分别将bandits和games，基本上是保证课程的完整性，很多内容比较复杂，这里只提一些思想。 Lecture 9: Exploration and Exploitation Online decision-making involves a fundamental choice: Exploitation Make the best decision gi
Reinforement Learning-chapter1
韩绘锦的博客
10-20 847
Reinforement Learning Reinforcement Learning [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sG1oATCa-1603206541533)(img/1.1.png)] **强化学习讨论的问题是一个 智能体(agent) 怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。**示意图由两部分组成：agent 和 environment。在强化学习过程中，agent 跟 environment 一直在交互。A
David Silver《Reinforcement Learning》课程解读—— Lecture 1： Introduction to Reinforcement Learning
科大一小僧
05-30 5057
David Silver《Reinforcement Learning》课程解读前段时间学习了UCL讲师、AlphaGo项目的主程序员David Silver的课程Reinforcement Learning，手写了30多页学习笔记，可以说学得很浅，整个知识网络掌握得不够有连贯性，为了将整个课程的体系做一个梳理，写下此篇博文。课程ppt和视频资料在网上很容易搜索，此处不再提供。课程目录： Lectu
David Silver强化学习公开课（一）：简介
xl.zhang的博客
10-24 3001
本讲是对于强化学习整体的一个简单介绍，描述了强化学习是什么，解决什么问题，大概用什么样的方式来解决问题。介绍了强化学习中常用的概念。这些概念非常重要，贯穿于整个强化学习始终，但是在这一讲，读者仅需对这些概念有个初步的印象。   引子 强化学习在不同领域有不同的表现形式：神经科学、心理学、计算机科学、工程领域、数学、经济学等有不同的称呼。 强化学习是机器学习的一个分支：监督学习、无监督学习、...
强化学习方法（一）：探索-利用困境exploration exploitation，Multi-armed bandit
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Bin 的专栏
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。 18年新开一个强化学习方法系列，督促自己能够再不断扩充知识并分享给更多的同学。其实前面写的机器学习方法系列和深度学习方法系列，也都还没有写够，平时工作比较忙，更新很慢，但是我还是会努力更新的。今天开始记录一些强化学习的知识，这些内容以...
【David Silver强化学习公开课之一】强化学习入门
omnispace的博客
07-04 3608
本文是David Silver强化学习公开课第一课的总结笔记。第一课主要解释了强化学习在多领域的体现，主要解决什么问题，与监督学习算法的区别，完整的算法流程由哪几部分组成，其中的agent又包含什么内容，以及解释了强化学习涉及到的一些概念。 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 本文是David Silver强化学习公开课第一课的总结笔记。第一课主要解释了强化学习在
David Silver《Reinforcement Learning》课程解读—— Lecture 3： Planning by Dynamic Programming
科大一小僧
06-07 2039
David Silver《Reinforcement Learning》课程解读—— Lecture 3： Planning by Dynamic ProgrammingDP用来解决MDPs的planning问题，主要解决途径有policy iteration和value iteration。目录： Introduction Policy Evaluation Policy Iteration Va
强化学习入门经典：Reinforcement Learning_An Introduction
《强化学习：一个介绍》(Reinforcement Learning: An Introduction) 是一本由 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 所著的英文专业书籍，该书属于第二版，但仍在修订中。截止日期为2017年11月5日。本书的主要内容...
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