多目标的强化学习教程

2018 年 1 月 25 日 CreateAMind

1  https://flyyufelix.github.io/2017/11/17/direct-future-prediction.html

Direct Future Prediction - Supervised Learning for Reinforcement Learning



2  原文https://www.oreilly.com/ideas/reinforcement-learning-for-complex-goals-using-tensorflow,

建议  这一段参考原文

This new formulation changes our neural network in several ways. Instead of just a state, we will also provide as input to the network the current measurements and goal. Instead of Q-values, our network will now output a prediction tensor of the form [Measurements X Actions X Offsets]. Taking the product of the summed predicted future changes and our goals, we can pick actions that best satisfy our goals over time:


量子位的中文翻译: 

https://mp.weixin.qq.com/s/XHdaoOWBgOWX7SrOemY4jw






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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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