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强化学习（RLAI）读书笔记第四章动态规划

第四章：动态规划动态规划是指一类在MDP下对环境有完全建模的计算最优策略的算法。经典的DP算法在强化学习中应用有限，不仅是因为需要对环境进行完全建模，而且还需要很多的计算资源。

无所知·2018-08-30 17:03

强化学习系列（八）：Planning and learning with Tabular Methods（规划和离散学习方法）

一、前言本章是对前面七章的一个总结归纳，前七章中我们首先介绍马尔科夫决策过程（MDP），而后介绍了求解环境模型已知的MDP的方法（model-based)——动态规划方法（DP)，启发式搜索也属于这类方法

LagrangeSK·2018-08-15 14:34

强化学习之无模型方法二：时间差分

时间差分方法(TD)是强化学习中最核心的也是最新奇的方法，混合了动态规划(DP)和蒙特卡洛方法(MC)和MC类似，TD从历史经验中学习和MDP类似，使用后继状态的值函数更新当前状态的值函数TD属于无模型方法

静_流·2018-08-14 23:55

深度强化学习（理论篇）—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic

自己第一篇paper就是用MDP解决资源优化问题，想来那时写个东西真是艰难啊。彼时倒没想到这个数学工具，如今会这么火，还衍生了新的领域——强化学习。当然现在研究的内容已有了很大拓展。

TangowL·2018-08-12 22:07

强化学习（三）用动态规划（DP）求解

在强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)中，我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度，这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(DynamicProgramming,DP

刘建平Pinard·2018-08-12 20:00

强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)

但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的,在讲到模型训练前，模型的简化也很重要，这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcess，以下简称MDP)来简化强化学习的建模

刘建平Pinard·2018-08-05 18:00

强化学习系列（七）：n-step Bootstrapping (步步为营）

一、前言在强化学习系列（五）：蒙特卡罗方法（MonteCarlo)和强化学习系列（六）：时间差分算法（Temporal-DifferenceLearning)中，我们介绍了两种用于求解环境模型未知的MDP

LagrangeSK·2018-08-02 13:22

强化学习系列（六）：时间差分算法（Temporal-Difference Learning)

一、前言在强化学习系列（五）：蒙特卡罗方法（MonteCarlo)中，我们提到了求解环境模型未知MDP的方法——MonteCarlo，但该方法是每个episode更新一次（episode-by-episode

LagrangeSK·2018-07-28 13:15

强化学习系列（五）：蒙特卡罗方法（Monte Carlo)

一、前言在强化学习系列（四）：动态规划中，我们介绍了采用DP(动态规划）方法求解environmentmodel已知的MDP（马尔科夫决策过程），那么当environmentmodel信息不全的时候，我们会采用什么样的方法求解呢

LagrangeSK·2018-07-27 14:10

强化学习系列（四）：动态规划

在本章中，我们将介绍如何用动态规划（DynamicProgramming,DP)的方法求解马尔科夫决策过程，此处，我们假设需要求解的MDP是环境完全已知的。

LagrangeSK·2018-07-20 15:46

马尔可夫决策过程(MDP)

原文链接：https://oneraynyday.github.io/ml/2018/05/06/Reinforcement-Learning-MDPs/，还看了一个视频，讲的挺好的，链接：https://www.youtube.com/watch?v=Oxqwwnm_x0s。MDPsarenon-deterministicsearchproblems与多臂老虎机不同的一点是给每个时刻增加cont

best___me·2018-06-22 11:25

强化学习-动态规划精简版

DP要求一个完全已知的环境模型，MDP五元素全部知道。你不记得什么是MDP五元素？MDP五元素为S,A,P,R,gama，分别

CCH陈常鸿·2018-06-15 09:35

强化学习通俗理解系列一：马尔科夫奖赏过程MRP

本文是第一篇，但是最关键的一篇是第二篇马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcess，MDP)，只有充分理解了马尔科夫决策过程，才能游刃有余的学习后续知识，所以希望读者能够将MDP深入理解后再去学习后续内容

l7H9JA4·2018-05-04 00:00

机器学习.周志华《16 强化学习》

强化学习（再励学习）任务与奖赏强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，简称MDP）来描述，具体而言：机器处在一个环境中，每个状态为机器对当前环境的感知；机器只能通过动作来影响环境

女王の专属领地·2018-04-29 13:18

Gromacs教程1-水

设置每个GROMACS模拟需要三个基本文件：结构（.gro/.pdb），拓扑（.top）和参数（.mdp）。结构文件包含系统中每个原子位点的笛卡尔坐标。

生信杂谈·2018-04-23 15:04

基于MDP和Policy Gradient的强化排序学习（RLTR）实验

Aaronji1222·2018-03-16 23:07

机器学习方法篇(24)------理解RL中的MDP

MDP我们知道，AlphaGo的核心技术是增强学习，我们不妨先仔细想一个问题：对于围棋对弈过程中的每一回合，落子之法究竟受到哪些因素的影响？抛开人类棋手可能受到的各种情感、心理上的干扰，落子无外乎受到

对半独白·2018-03-10 22:45

Shell启动脚本

在开发环境将启动脚本注册为系统服务步骤：cd/etc/init.d/cp/app/sh/mdp.sh/etc/init.d/mdpchmod-xmdp启动脚本如下service_dir="/root/x-mdp-osp"target_pre

xupengzhang·2018-02-22 18:04

强化学习(四)：蒙特卡罗学习(MonteCarlo)与时序差分学习(TD learning)

上一节讲的是在已知模型的情况下，如何去解决一个马尔科夫决策过程(MDP)问题。方法就是通过动态规划来评估一个给定的策略，通过不断迭代最终得到最优价值函数。

Webbley·2018-01-20 22:00

Android多分辨率适配原理

dp：android中常用的使用单位，不要与dpi混淆，下面会详细介绍dpldpi、mdp

im哆来咪·2018-01-11 14:20

MarkDwon编辑器-Typora

前言由于工作的原因经常要书写文档，但是对于我这个文档苦手来说排版神马的戒指是噩梦，直到有一天遇到了MarkDown，才改变了这种纠结的现状，但是一直没有没找到好到工具来编写MarkDown，辗转了N多的工具从Sublime到MDP

blueline·2018-01-10 14:16

强化学习——值函数与Bellman方程

1MDP马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)是对环境的建模。MDP是一个五元组，其中-S是一个有限状态集-A是一个有限动作集-P是一个状态转移概率矩阵，Pass′

Vic时代·2017-12-19 10:35

[强化学习]区分Model-free和Model-based方法

强化学习方法分为Model-free和Model-based方法，那么这两种方法的区别在哪：首先我们定义强化学习中的马尔可夫决策过程MDP，用四元组表示：SS：环境的状态空间AA：agent可选择的动作空间

ppp8300885·2017-11-13 20:41

强化学习系列(一)--马尔科夫决策过程

1.马尔科夫决策过程要说强化学习，就必须说说马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcesses,MDP)。马尔可夫决策过程是基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的决策过程，其

文哥的学习日记·2017-10-17 16:58

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的policy-base方法

介绍蒙特卡罗策略梯度actor-critic策略梯度一些理解介绍安利一下Karpathy的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27699682，不多做介绍，看了就知道好。强化学习算法除了value-base的方法，还有另一类方法，这类方法像监督学习一样直接去拟合策略，这一类方法叫做policy-base的方法，同样，这里只是讨论model-free也就是没有用到模型

foreverkeen·2017-10-14 15:19

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的value-base方法

介绍动态规划策略迭代值迭代收敛性MC-TD估计MCTD更新均值MC与TD的比较TDlamdaMC-TD控制函数近似介绍在强化学习基础学习系列之MDP里提到了几个重要的点，对于任意一个MDP：（1）都存在一个确定性的最优策略

foreverkeen·2017-10-13 08:10

强化学习基础学习系列之MDP

在看davidsilver的强化学习课程，顺便做做笔记，作为回顾复习，有些内容加上了自己的理解，不正确的话还望指出。下面用到的图片均来自课程中的ppt，就不一一说明了，课程链接：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Home.html，优酷上有中文翻译的：http://v.youku.com/v_show/id_XMjcwNDA5NzIwOA==.

foreverkeen·2017-09-20 14:58

强化学习[理论篇]——MDP与强化算法

Preface这里开始强化学习的理论内容。虽然比较简单，但是强化学习的入门基础。在有监督学习里面，我们有明确的目标变量y作为每个样本x的标签并一一对应。通过这样一一对应的y->x的关系，我们就可以通过有监督学习算法学习到问题的模型并对新输入的样本x做出预测。然而，对于一些序列做出决策和控制，像机器人在房间里面行走，我们很难又或者明确给出y告诉机器人它的动作是否正确。所以有监督类学习算法不能处理这类

Salon_sai·2017-09-18 19:54

C语言实现运筹学中的马氏决策算法实例

分享给大家供大家参考，具体如下：一、概述马氏决策(Markovdecision)是马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcesses，简记为MDP)的简称，是研究随机序贯决策问题的一门重要理论

reghi·2017-09-16 09:45

David Silver强化学习公开课之二马尔科夫决策过程

参考文献：深度增强学习DavidSilver（二）——马尔科夫决策过程MDP【DavidSilver强化学习公开课之二】马尔可夫决策过程MDPreinforcementlearning，增强学习：MarkovDecisionProcessesDQN

yeqiang19910412·2017-09-14 20:28

增强学习（二）——策略迭代与值迭代

在上一篇文章中，我主要介绍了马尔可夫决策过程（MDP）。

Bordery·2017-08-30 14:52

Python机器学习应用 | 强化学习

2马尔可夫决策过程（MDP）马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess）

JinbaoSite·2017-07-02 17:52

机器学习笔记(十六)强化学习

图示：强化学习任务用马尔可夫决策（MarkovDecisionProcess，MDP）描述：机器处于环境E中，状态空间为X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，

fjssharpsword·2017-06-02 16:00

强化学习笔记04——动态规划

动态规划（DP）是指，当给出一个具体的环境模型已知的马尔科夫决定过程（MDP），可以用于计算其最佳策略的算法集合。

Mr丶Caleb·2017-05-29 10:41

深度增强学习David Silver（四）——Model-Free Prediction

本节课主要介绍：Monte-CarloLearningTemporal-DifferenceLearningTD(λ)Lecture03讲到了已知环境的MDP，也就是做出行动之后知道到达哪个状态及奖励，

cs123951·2017-05-15 12:54

Q-Learning之MDP问题

对于绝大多数的加强学习都可以模型化为MDP问题（Figure2中间部分），在MDP问题中，提到State是完全可观察的全部环境的State，并且下一个State却决于当前的State和当前的Action

dlphay·2017-04-11 17:22

office 2013最新激活密钥及破解激活方法

66PYK-MHKKR-MWPDHND9QV-R6QV9-KWYYX-Q4X28-DGKKVX3X8N-QM8PB-RVY6W-R39VP-CJ9KVVisioProfessional2013VOL版密钥：3RC9N-F9MDP-GVYKG

源liang·2017-01-18 21:57

JMS与Spring的联谊

对于类似于JavaEE的消息驱动bean样式的异步接收，Spring提供了许多用于创建消息驱动的POJO（MDP）的消息侦听容器。Spring还提供了一种创建消息侦听器的声明式方法。使用Jms

我吃草莓·2017-01-05 00:00

【十八】线性二次型调节控制

此时Bellman等式为V*(s)=max[R(s,a)+γΣsiPsa(s`)V*(s`)有限边界马尔科夫决策过程FiniteHorizonMDP我们之前介绍的MDP由五元组（S，A，{Psa}，γ，

禛zhen·2016-11-05 17:00

【URAL 1513】Lemon Tale（DP+高精度）

转移为dp[i][0]=∑0≤j≤mdp[i−1][j],dp[i][j]=dp[i−1][j−1](0#include#include#include#inclu

A_LeiQ·2016-11-01 15:38

reinforcement learning，增强学习：Model-Free Prediction

首先回忆上一次的内容：对于给定的MDP，使用PolicyEvaluation进行prediction（对于给定的policyπ，evaluate该policyπ能够达到的Vπ(s)）使用PolicyIteration

mmc2015·2016-10-20 13:28

RL

RLAgent->Env:ActionaEnv-->Agent:StatexEnv-->Agent:Rewardr强化学习任务通常用马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcess,简称MDP

fanlu·2016-10-18 23:54

进化论和增强学习

而求解MDP问题的主要方案（或者说增强学习的典型思路），是对大量的随机过程进行采样，总会采样到一些幸运的样本（这些样本有一些好结果），增强学习就会选择这些好的采样的策略，周而复始，如果采样够多，最终增强学习会获得一个相对不错的策略

吕鹏_hunhun·2016-09-19 16:36

Spring JMS接收消息

二.异步接收-消息驱动的POJO 类似于EJB世界里流行的消息驱动Bean（MDB），消息驱动POJO（MDP）

bijian1013·2016-07-07 00:00

写博客使用MathJax

要同时支持markdown和MathJax公式，添加文章后缀为.mdp。

CntChen·2016-05-10 19:45

明略技术合伙人杨威：MDP打造新一代高性能、高可用、高安全大数据平台

个人简介杨威,明略数据技术合伙人及MDP产品经理，海量数据存储与计算、大数据平台建设、大数据技术应用方面的杰出专家，在大数据平台建设规划和大数据项目实施落地方面有着丰富的实践经验。

InfoQ·2016-04-25 00:00

高通qualcomm Display 子系统研究-Debug

MDP的debug方法如下: root@msm8916_64_a538:/sys/kernel/debug/mdp#ls ls dsi0_ctrl_off dsi0_ctrl_reg dsi0_phy_off

yuzaipiaofei·2016-04-06 19:00

马尔可夫决策过程MDP

马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess, MDP)也具有马尔可夫性，与上面不同的是MDP考虑了动

littleqqqqq·2016-03-17 15:00

增强学习与马尔科夫决策过程

公式及图片正常显示的精美排版版请移步http://lanbing510.info/2015/11/17/Master-Reinforcement-Learning-MDP.html写在前面现有的机器学习算法根据模型的学习过程大致可以分为四类