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马尔科夫性某一状态信息包含了所有相关的历史，只要当前状态可知，所有的历史信息都不再需要，当前状态就可以决定未来，则认为该状态具有马尔科夫性。马尔科夫过程又叫做马尔科夫链,它是一个无记忆的随机过程，可以用一个元组<S, P>表示，其中。P是状态转
curiosity模型中，在原来DQN的基础上，建立了Network1，用于在??的条件下预测输出的下一个状态，与实际在MDP的一个片段上输出的，下一个状态之间求差，将差作为奖励r的一部分，以鼓励探索不同的状态。引入了Network2，将输入的两个状态进行
最近在学习斯坦福2017年秋季学期的《强化学习》课程，感兴趣的同学可以follow一下，Sergey大神的，有英文字幕，语速有点快，适合有一些基础的入门生。今天主要总结上午看的有关DQN的一篇论文《Human-level control through d
MDP和NFA唯一相似的地方就是它们都有状态转移，抛掉这一点两者就八竿子打不着了。从而对于每一个特定的π，都能得到其对应的价值函数。所以我们可以有一组的{ ，...... }. 但是我们解决问题的目标是拿到最优的那组，其他的扔掉，解决方法就是使用贝尔曼最
Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法。下面给出公式，并定义一个新的变量：\[. 也就是说，基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数\(A\) 。Replay Buffer 能够提高样本利用率的
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