==> 有钱，无脑瞎烧 GPU。自动化机器学习最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识，神经网络有众多的超参数，导致其搜索空间巨大。自2017年谷歌与MIT各自在I

强化学习迭代过程中，policy-evaluation是获取agent按照当前policy会产生的所有感觉，即获取Qpai ；off policy是我做了这个行为a之后，后继以别人的眼光别人的策略来固定； td_target = r + la

分布式强化学习是智能体在围棋、星际争霸等游戏中用到的技术，但 DeepMind 的一项研究表明，这种学习方式也为大脑中的奖励机制提供了一种新的解释，即大脑也应用了这种算法。这一发现验证了分布式强化学习的潜力，同时也使得 DeepMind 的研究人员越发坚信

All goals can be described by the maximisation of expected cumulative reward. 历史就是一系列的观察，反馈，动作，\. 探索，去探索未知，降低不确定性。期望未知给我们带来更好的效果

Spriteworld是一个基于python的RL环境，由一个可以自由移动的简单形状的二维竞技场组成。该环境是为文章“COBRA：基于数据有效模型的RL通过无监督对象发现和好奇心驱动的探索”中介绍的COBRA代理开发的。环境的动机是为程序生成多对象场景提供

白话解读离线learning部分本质上是将任意时刻任意空间位置离散化为时空网格，根据派单记录计算该时空网格到当天结束时刻的预期收入。动态规划思路：假设总共有时刻区间为[0, T)；先计算T-1时刻的所有网格的预期收入，其本质就是计算当前收入的均值；然后计算

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David Silver 博士是 AlphaGo 的最主要研发人员。众所周知，AlphaGo 是第一个战胜人类顶级围棋高手的计算机围棋程序。AlphaGo 底层核心技术包括深度学习、强化学习，和蒙特卡洛搜索树。关于AI100AI100致力于打造人工智能技术