Keras深度学习实战(42)——强化学习基础

Keras深度学习实战(42)——强化学习基础

    • 0. 前言
    • 1. 强化学习基础
      • 1.1 基本概念
      • 1.2 马尔科夫决策过程
      • 1.3 目标函数
    • 2. 在具有非负奖励的模拟游戏中获取最佳动作
      • 2.1 问题设定
      • 2.2 模型分析
      • 2.3 模型构建与训练
    • 3. 在模拟游戏中获取最佳动作
      • 3.1 问题定义
      • 3.2 模型分析
      • 3.3 模型构建与训练
    • 小结
    • 系列链接

0. 前言

强化学习是当前人工智能领域的研究热点问题,强化学习主要通过考察智能体与环境的相互作用,得到策略模型、优化策略并最大化累积回报的过程。强化学习具有巨大的研究价值和应用潜力,是实现通用人工智能的关键技术。本文首先介绍强化学习的基本原理,包括马尔可夫决策过程、价值函数、探索-利用问题等,然后介绍经典

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