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强化学习(1)

Reinforcement Learning

Goal-directed learing from ineraction with the environment.

1. Basic Element 基本元素

1.1 Agent 玩家

1.2 Environment

1.3 Goal

2. Main Element 主要元素

2.1 State

2.2 Action

状态与行为往复

2.3 Reward

目标:最大化总的奖励

3. Core Element 核心元素

3.1 Policy

当前状态采取怎样行动?策略函数!!!

3.2 Value

state value状态价值函数 -> 实数(将来所有奖励期望值)
state-action value状态行动价值函数 -> 实数
在这里插入图片描述

3. Trial and Error 试错 / Delayed Reward 延迟奖励

行动可能有价值无奖励

4. Exploitation 利用 / Exploration探索

利用价值最高行动

5. K-armed Bandit 多臂老虎机(不存在延迟奖励)

6. Error 误差,基于误差的学习方法

Sample Average(样本平均):
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
OOXX游戏

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