一.MDP  / NFA    :马尔可夫模型和不确定型有限状态机的不同 状态自动机:https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10240790.html 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. 二.MP  -> MRP -> MDP 三.计算给定策略下的价值函数 / 贝尔曼期望方程 我们用贝尔曼期望方程求解在某个给定策略π和环境ENV下的价值函数: 具体解法是:(下面是对于V(s)的解法) 从而对于每一个特定的π,都能

请先阅读上两篇文章: [RL系列]马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式 [RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 状态价值函数,顾名思义,就是用于状态价值评价(SVE)的.典型的问题有“格子世界(GridWorld)”游戏(什么是格子世界?可以参考:Dynamic programming in Python),高尔夫游戏,这类问题的本质还是求解最优路径,共性是在学习过程中每一步都会由一个动作产生一个特定的状态,而到达该状态所获得的奖励是固定的,与如何到达,也就是之前的动作是无关的,并且这类问题

作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感觉对您有所帮助,烦请点个Star. MDP背景介绍 Random Variable 随机变量(Random Variable),通常用大写字母来表示一个随机事件.比如看下面的例子: \(X\): 河水是咸的 \(Y\): 井水是甜的 很显然,\(X\), \(Y\)两个随

1. 前言 前面的强化学习基础知识介绍了强化学习中的一些基本元素和整体概念.今天讲解强化学习里面最最基础的MDP(马尔可夫决策过程). 2. MDP定义 MDP是当前强化学习理论推导的基石,通过这套框架,强化学习的交互流程可以很好地以概率论的形式表示出来,解决强化学习问题的关键定理也可以依此表示出来. MDP(马尔可夫决策过程)包含以下三层含义: "马尔可夫"表示了状态间的依赖性.当前状态的取值只和前一个状态产生依赖,不和更早的状态产生联系.虽然这个条件在有些问题上有些理想,但是由于它

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转

1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),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(Markov Decision Process, MDP)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当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下 棋的例子,

1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),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(Markov Decision Process, MDP)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当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当

之前讲了监督学习和无监督学习,今天主要讲“强化学习”. 马尔科夫决策过程:Markov Decision Process(MDP) 价值函数:value function 值迭代:value iteration(算法,解决MDP) 政策迭代:policy iteration(算法,解决MDP) 什么是强化学习? 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

本篇请结合课本Reinforcement Learning: An Introduction学习 Jack's Car Rental是一个经典的应用马尔可夫决策过程的问题,翻译过来,我们就直接叫它“租车问题”吧.租车问题的描述如下: Jack’s Car Rental Jack manages two locations for a nationwide car rental company. Each day, some number of customers arrive at each l

在介绍马尔可夫决策过程之前,我们先介绍下情节性任务和连续性任务以及马尔可夫性. 情节性任务 vs. 连续任务 情节性任务(Episodic Tasks),所有的任务可以被可以分解成一系列情节,可以看作为有限步骤的任务. 连续任务(Continuing Tasks),所有的任务不能分解,可以看作为无限步骤任务. 马尔可夫性 引用维基百科对马尔可夫性的定义: 马尔可夫性:当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下,其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态. 用数学形式表示如下: A state

请先阅读上一篇文章:[RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法.虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁 状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一 本篇主要来解决第一个问题. 第一个问题是比较直观的,下面给出状态价值函数以作分析: $$ \mathbb{Value}(S_1) = \mathbb{Rewa

1. 马尔可夫模型的几类子模型 马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),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(Markov Decision Process, MDP)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当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当我们在某个局面

Gambler's Problem,即“赌徒问题”,是一个经典的动态编程里值迭代应用的问题. 在一个掷硬币游戏中,赌徒先下注,如果硬币为正面,赌徒赢回双倍,若是反面,则输掉赌注.赌徒给自己定了一个目标,本金赢到100块或是输光就结束游戏.找到一个关于本金与赌注之间关系的策略使得赌徒最快赢到100块.状态s = {1, 2, 3...., 99, 100},动作a = {1, 2, 3, ...., min(s, 100 - s)}.奖励设置:只有当赌徒赢到100块时奖励+1,其余状态奖励为0.

Java虚拟机JVM学习03 连接过程:验证.准备.解析 类被加载后,就进入连接阶段. 连接就是将已经读入到内存的类的二进制数据合并到虚拟机的运行时环境中去. 连接阶段三个步骤:验证.准备和解析. 类的验证 类的验证内容: 1.类文件的结构检查 确保类文件遵从Java类文件的固定格式. 2.语义检查 确保类本身符合Java语言的语法规定,比如验证final类型的类没有子类,以及final类型的方法没有被覆盖. 注意,语义检查的错误在编译器编译阶段就会通不过,但是如果有程序员通过非编译的手段生成了

前言 一 年轻的冲动 二 学习曲线 1 Makefile基本语法 2 bash基础 3 world 三 编译过程概述 1 主机预装工具 2 编译host工具 3 编译交叉工具链 4 编译内核模块 5 编译ipk 6 安装ipk 7 编译内核 8 合成 尾声 前言 又到了成胖子每周一博的时间了,本周是第三周. 本周我们继续了解openwrt的编译过程,如果还有没写过简单ipk或者编译过openwrt的朋友,可以参见我之前的博客或者网上的其他文章 一 年轻的冲动 为什么我在学习的过程中,有先学习整个

这方面的资料比较零散,学起来各种碰壁,碰到各种问题,这里就做下学习记录. 参考资料: https://morvanzhou.github.io/ 非常感谢莫烦老师的教程 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p/6224313.html 这篇文章也是用非常简单的说明将 Q-Learning 的过程给讲解清楚了 http://www.cnblogs.com

Linux内核分析第一周学习博客 通过反汇编方式学习计算机工作过程 总结: 通过这次对一个简单C程序的反汇编学习,我了解到计算机在实际工作工程中要涉及大量的跳转指针操作.计算机通常是顺序执行一条一条的指令,如果有必要就通过寄存器跳转到特定的地址,再执行,然后通过一系列机制返回原有的地址,继续顺序执行. 在这个过程中,显然一旦指针的工作出现差错,就可能导致bug或者溢出漏洞.幸好现在有一些相关机制来避免发生类似情况,但是我们从程序员的角度出发还是要慎重. zl + 无转载 + <Linux内核分析

JVM学习笔记——类加载过程 类加载模型——双亲委派模型(Parents Delegation Model)也可称为“溯源委派加载模型” Java的类加载器是一个运行时核心基础设施模块,主要是启动之初进行类的Load.Link和Init,即加载.链接.初始化. 第一步,Load阶段读取类文件产生二进制流,并转化为特定的数据结构,初步校验cafe babe魔法数.常量池.文件长度.是否有父类等,然后创建对应类的java.lang.Class实例. 第二步,Link阶段包括验证.准备.解析三个步骤.

伴随着科学技术的不断发展,世界开始走向信息化.网络化.大数据化.自然而然,计算机专业变得十分热门.尽管如此,计算机专业人才对社会来说仍然是供不应求,当然,这里指的是高层次技术人才.因此,对于我们这些占比绝大多数的普通计算机人来说,把技术学好学精就显得尤为重要了. 小编最近也遇到了一些非计算机相关专业的大学生,想要自学编程,走程序员之路.不管是否主修的专业是计算机相关的,再或者是不曾上过大学也想试着走一走程序员的道路,根据小编这几年的编程学习,将自己的学习方法,心得体会总结如下,希望能给在学习过程

本人文科生,回顾自己近 2 年的Python 自学经历,有一些学习心得和避坑经验分享给大家,让大家在学习 Python 的过程中少走一些弯路!减少遇到不必要的学习困难! 首先,最开始最大的困难应该就是对编程的抵触与恐惧心理,总觉着编程似天书,一堆奇怪的符号组成的文件,这种心理会伴随很长时间,需要努力的去接受并克服它. 作为过来人建议从最最基础的命令开始,比如打印出一句话都能有满满的成就感,从小小的成就感中一点点得体会编程的乐趣,这样心理的抵触感和恐惧会慢慢的消失,伴随而来的就是好奇与探索的欲望,