强化学习算法，好的学习方法

本文目录一览

1，好的学习方法
2，强化学习中mdp模型包括哪些类
3，深度学习算法的哪些方面比较有趣
4，增强学习算法的学习算法
5，什么是强化学习
6，强化学习中onpolicy 与offpolicy有什么区别

1，好的学习方法

1.整体学习法与部分学习法 2.集中学习法与分散学习法 3.集中复习法和经常复习法 4.自我复述法 5.强化学习法 6.过度学习法 7.迁移学习法 8.程序学习法 9.映象化学习法 10.背景化学习法

好的学习方法

2，强化学习中mdp模型包括哪些类

强化学习中的mdp模型包括：环境状态的集合;动作的集合;在状态之间转换的规则；规定转换后“即时奖励”的规则；描述主体能够观察到什么的规则。

你好！“财政学专业”。属于应用学科。主要研究部门在资金筹集和使用方面的基本理论、制度和管理方法。【专业代码】:K【授予学位】:经济学学士【修学年限】:4 年【开设课程】:主干学科:经济学仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

强化学习中mdp模型包括哪些类

3，深度学习算法的哪些方面比较有趣

根据2012-2017年被引用最多的深度学习论文来看，深度学习目前的研究方向如下1、基础性的理解和概括2、优化训练3、卷积神经网络模型研究4、图像：分割/目标检测5、视频6、自然语言处理7、强化学习/机器人8、语音/其他领域

这个真不好说了。如果数据不是很线性的话，估计得用人工智能算法。可以看看 knn或者ann算法，个人推崇ann算法，实际用过，如果采样数据做的好的话，结果还是比较理想的。

深度学习算法的哪些方面比较有趣

4，增强学习算法的学习算法

强化学习目的是构造一个控制策略，使得agent行为性能达到最大。agent从复杂的环境中感知信息，对信息进行处理。agent通过学习改进自身的性能并选择行为，从而产生群体行为的选择，个体行为选择和群体行为选择使得agent作出决策选择某一动作，进而影响环境。增强学习是指从动物学习、随机逼近和优化控制等理论发展而来，是一种无导师在线学习技术，从环境状态到动作映射学习，使得agent根据最大奖励值采取最优的策略；agent感知环境中的状态信息，搜索策略（哪种策略可以产生最有效的学习）选择最优的动作，从而引起状态的改变并得到一个延迟回报值，更新评估函数，完成一次学习过程后，进入下一轮的学习训练，重复循环迭代，直到满足整个学习的条件，终止学习。

5，什么是强化学习

强化学习（RL）是一个序列决策问题。例如：撩妹的过程就是一个优化问题。你的每一时刻的行为会对你最终撩妹是否成功，以多大的收益成功都会有影响。那么，你就会考虑，每一步采取什么行为才能（最优）撩妹！这可以看作一个RL问题。你肯定迫不及待的想知道怎么去求解了！action：你的行为state：你观察到的妹子的状态reward：妹子的反应：开心or不开心所以，一个RL的基本模型已经建立。

强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。

6，强化学习中onpolicy 与offpolicy有什么区别

你好，关于强化学习中on-policy 与off-policy有什么区别强化学习可以分成off-policy（离线）和on-policy（在线）两种学习方法，按照个人理解，判断一个强化学习是off-policy还是on-policy的依据在于生成样本的policy（value-funciton）和网络参数更新时的policy（value-funciton）是否相同。Q-learning在计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，而当前policy并不一定能选择到最优动作，因此这里生成样本的policy和学习时的policy不同，为off-policy算法；而SARAS则是基于当前的policy直接执行一次动作选择，然后用这个样本更新当前的policy，因此生成样本的policy和学习时的policy相同，算法为on-policy算法。on-policy 与 off-policy的本质区别在于：更新Q值时所使用的方法是沿用既定的策略（on-policy）还是使用新策略（off-policy）。个人见解，不足之处还望大神指正

off-policy和on-policy的根本区别在于off-policy学习的policy和agent实际执行的policy并不相同。虽然看起来很trivial，但这给了off-policy极大的发挥空间，使rl有能力做knowledge representation。假设有一个机器人在地面上行走，我们想知道在某个状态时如果机器人停止动力系统，需要多久才能完全停下来。我们可以构造一个policy，action永远都是停止动力系统，reward是每个time step为-1，那很显然在某个state下机器人停止所需的时间就是在我们构造的这个policy下的v(state)。我们可以有很多类似的问题，同样我们需要构造很多类似的policy来回答这些问题。这些policy的value function一般称作gvf(general value function)，可以作为knowledge representation。但问题在于怎样学习这些policy，由于数量巨大，显然不可能对每个gvf进行on-policy的学习，此时便可以利用一个exploration很强的behaviour policy进行off-policy学习。