强化学习的基础概念
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强化学习的基本概念
state和state space
Action和Action Space
State transition
Policy
Reward
trajectory
return的作用:通过一个具体的数值,可以用来形容哪个policy更好。而不是人类直观地感受出来的。
Discounted return
Episode
Markov decision process(MDP)
强化学习的基本概念
state和state space
Action和Action Space
State transition
- forbidden area可以进入,但是进入这个区域会被惩罚
- forbidden area不可以进去
Policy
Reward
trajectory
return的作用:通过一个具体的数值,可以用来形容哪个policy更好。而不是人类直观地感受出来的。
Discounted return
Episode
- 将target这一个state的所有action选择改为只有一个action选择——就是在这个状态重复(a5) ,还要再讲这里获得的所有reward都设置为0。这样就实现了将target state转换为absorbing state
- 将target state认为是一个普通的状态。然后选择一个策略,如果策略的结果好的话就会一直重复这个策略,不好的话也可以跳出来。
Markov decision process(MDP)
- State:状态集合
- Action:A(s)
- Reward:奖励的集合R(s,a)
- p(s'|s,a)
- p(r|s,a)
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