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

1 概述“猜你喜欢”是美团流量最大的推荐展位，位于首页最下方，产品形态为信息流，承担了帮助用户完成意图转化、发现兴趣、并向美团点评各个业务方导流的责任。经过多年迭代，目前“猜你喜欢”基线策略的排序模型是业界领先的流式更新的Wide&Deep模型[1

DeepMind在2013年发表了一篇题为《用深度强化学习玩Atari》的文章，介绍了一种新的用于强化学习的深度学习模型，并展示了它仅使用原始像素作为输入来掌握Atari 2600计算机游戏难度控制策略的能力。在本教程中，我将使用Keras实现本文。我们将

近日，Github 一位开发者 danaugrs 开源了一个新项目——Huskarl，一个专注研究和快速原型的深度强化学习框架。Huskarl 可以使多环境的并行计算变得很容易，这将对加速策略学习算法非常有用。此外，Huskarl 还可以与 OpenAI

强化学习是一种非常重要 AI 技术，它能使用奖励（或惩罚）来驱动智能体朝着特定目标前进，比如它训练的 AI 系统 AlphaGo 击败了顶尖围棋选手，它也是 DeepMind 的深度 Q 网络的核心部分，它可以在多个 workers 之间分步学习，例如，在