强化学习是一种行为学习模型，由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。不同于使用样本数据集训练机器模型的各类监督学习，强化学习尝试通过反复试验掌握个中诀窍。强化学习与人类在婴幼儿时期的学习过程非常相似。这是一种基于经验的学习流程，机器会不断尝试、不

强化学习不同于 监督、非监督学习，与环境产生交互，产生最优结果的动作序列。Model-free：不尝试去理解环境, 环境给什么就是什么，一步一步等待真实世界的反馈, 再根据反馈采取下一步行动。它比 Model-free 多出了一个虚拟环境，还有想象力。Po

学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久前我读了Uber AI的人写的一篇非常有趣的文章，他表明在解决Atari游戏时，简单的遗传算法与最复杂的基于梯度的RL方法是挺有竞争力的。首先，对于那些还不知道的人，神经进化描述了进化和遗传算法在训练神经网

Introduction & overview of the key methods and developments.[Good starting point for you to start reading and understanding

什么是监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习？随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。

之前接触过RL 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Gradient，但是由于基础概念不清，虽然当时懂了 但随后很快就忘。。虽然现在写这个系列有些晚，但希望能够系统的重新学一遍RL，达到遇到问题能够自动想RL的解决方法的程度。。γ是一个未来对现在影响

目前携程酒店绝大部分排序业务中所涉及的问题，基本可以通过应用排序学习完成。然而在实际使用中，往往存在业务新增或者业务变更，这就使得使用历史数据训练的模型，并不能很好地用于变更后的应用场景。形成该问题的主要原因，是过去所收集的数据与实际排序场景并不一致。为了

深度强化学习方法能在广泛的环境中实现超越人类的表现。这样的方法是非常低效的，要想实现合理程度的表现，所需的数据量往往比人类所需的多几个数量级。我们通过在广泛环境中的研究表明：我们的代理的学习速度可以显著快于当前最佳的通用深度强化学习代理。我们的代理由三个组

入坑深度学习的同学肯定都听过台湾大学的李宏毅教授，或者是他那本非常受欢迎的课程——《1天搞懂深度学习》。这门课程的讲义PPT总共有286页，深入浅出的介绍了深度学习的概念、框架及展望。课程内容通俗易懂，适合深度学习初学者及相关从业人员，在大数据文摘后台回复

什么是强化学习？强化学习，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。目标是通过让代理与环境进行交互并在途中收集奖励来教导代理完成任务。请注意，这些奖励并不总是“奖励”，也可能是负面的，即您不需要它们。但问

TEG数据平台部联合AiLab、Ai平台部，结合语音合成、语音识别、机器人问答、大数据能力等前沿性、高复用性的功能模块构建腾讯小知智能语音机器人产品，支持问答、业务办理、营销推广、回访调研、通知提醒等应用场景，降低人工服务成本、提升服务质量和转化效率，目前

2018年8月4月，由北京理工大学大数据创新学习中心与中国科学院人工智能联盟标准组联合主办的“2018深度强化学习：理论与应用”学术研讨会，学界与业界顶级专家济济一堂，共同分享深度强化学习领域的研究成果。今天报告的内容是强化学习与GAN的结合。机器翻译训练

本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的《Machine Learning for Humans》的教程的《Part 5: Reinforcement Learning》的英文原文。该翻译都是本人本着分享知识的目的自愿进行的，欢迎大家交