大家应该还记得马尔科夫链，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性，也就是指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。马尔可夫决策过程也具有马尔可夫性，与上面不同的是MDP考虑了动作，即系统下个状态不仅和

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。深度强化学习一直是近年来人工智能的一些重大突破的核心。然而，尽管 DRL 有了很大的进步，但由于缺乏工具和库，DRL 方法在主流解决方案中仍然难以应用。就在最近，DeepMind 发布了一系列新的开源技术，包

近期深度强化学习领域日新月异，其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。如果你也打算复现强化学习论文，那么本文经验也许是你想要的。此外，本文虽对强化学习模型的训练提供了宝贵经验，同时也映射出

继谷歌和微软的人工智能实践课程后，Elon Musk和Sam Altman主导创立的OpenAI刚刚也发布了一门教学+练手的全能课程“Spinning Up in Deep RL”，希望将他们最擅长的技术——深度强化学习能力分享出来，让更多技术人掌握。20

每天从我们醒来的那一刻，生活中就充满了经常性的谈判。这些场景包括讨论观看的电视频道、说服孩子吃蔬菜、或者砍价。目前，已有的聊天机器人能够完成简短的对话、简单的任务，比如预定餐馆。但建立能够与人类进行有意义对话的机器仍是巨大的挑战，因为这需要 bot 结合知

如果你还没有阅读过强化学习的入门书籍，请查看此处进行一下了解。这篇文章将为你提供有关强化学习的关键概念。然后，你将对不同类型的机器学习有一个比较全面的理解。你可能已经听说过其他类型的机器学习，例如，监督学习、无监督学习等。了解强化学习与它们的不同之处是掌握

继上周在 Nature 发表极受关注的“网格细胞”研究后，DeepMind今天又在《自然-神经科学》发表一篇重磅论文：利用强化学习探索多巴胺对学习的作用，发现AI的学习方式与神经科学实验中动物的学习方式类似。该研究提出的理论可以解释神经科学和心理学中的许多

强化学习是学习一个最优策略，可以让本体在特定环境中，根据当前的状态，做出行动，从而获得最大回报。马尔卡夫决策过程理论定义了一个数学模型，可用于随机动态系统的最优决策过程。强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学问题。r(s,a) 在状态s下，