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在像DP和蒙特卡罗这样的表格方法中，我们已经看到状态的表示实际上是对每个状态的记忆。现在让我们回顾一下究竟什么是状态。状态是一组可观察的特征或变量所采用的值。假设一个代理处于4x4网格中，因此代理在粒度上的位置是一个特征。这给出了16个不同的位置，意味着1
DeepMind在2013年出版的一份名为《深度强化学习》的出版物介绍了一种新的深度学习模式，用于强化学习，并证明了它能够掌握Atari 2600电脑游戏的复杂控制策略，只使用原始像素作为输入。在本教程中，我将使用Keras实现本文。我们将从强化学习的基础
使机器人在现实世界中自主行动是很困难的。即使使用昂贵的机器人和世界一流的研究人员，机器人仍然难以在复杂的非结构化环境中自主导航并实现交互。能应付我们世界所有复杂性的工程系统是很难的。从非线性动力学和部分可观测性到不可预知的地形和传感器故障，机器人特别容易受
斯坦福大学博士生、师从李飞飞教授的Jim Fan（范麟熙）带你一文读懂强化学习的来龙去脉。本文以轻松有趣的方式介绍了强化学习的概念和目的，早期功不可没的宗师泰斗，理解算法所需要的预备知识，还从仿生学和心理学的角度介绍了强化学习的历史背景。欢迎来到《强化学习
深度强化学习技术可用于从视觉输入中学习复杂的任务策略，并已成功应用于经典的Atari2600游戏中。最近在这一领域的研究表明，人工智能甚至可以在挑战性的探索系统上胜过人类。谷歌研究人员最近提出了一种新的MBRL算法，即模拟策略学习，它使用游戏模型来学习选择
书籍简介强化学习：强化学习是这样一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法。强化学习可以说是人工智能最有前途的分支。其主要应用的算法工具就包括强化学习。网上有
同时我们也深知，目前强化学习的算法理论上限和工业界中大规模噪声数据之间，还存在着很大的gap，需要有更多的智慧去填补。基于强化学习的实时搜索排序调控淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富
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