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4Sarsa算法更新案例
海洋_
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2023-01-12 14:43:02
课时名称
课时知识点
4Sarsa算法更新案例
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强化学习的一种,基于sa
rsa
算法
,寻找最优路径Matlab代码.rar
1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠
案例
数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Decision-making-in-Finance:适应蒙特卡洛和SA
RSA
算法
(强化学习),以学习股票市场中卖方买卖双方的政策
财务决策 该存储库包含使RL
算法
适应市场微观结构的所有代码。
SA
RSA
.rar_SA
RSA
MATLAB_mountaincar sa
rsa
_qlearning_sa
rsa
_sa
rsa
增强式学习示例,和大家分享,希望能对大家有帮助。
重要-SA
RSA
.rar_sa
rsa
_spiritn55_增强学习_强化学习最优_梵sa
rsa
强化学习的一种,基于sa
rsa
算法
,寻找最优路径,可运行
基于强化学习(RL)的冰壶游戏实例; 梯度下降的Sa
rsa
(lambda) + 非均匀径向基特征表示.zip
强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据,只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的
算法
可分为策略搜索
算法
和值函数(value function)
算法
两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索-利用(exploration-exploitation)间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并
更新
模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习
算法
在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如,Facebook提出了开源强化学习平台Horizon,该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域,RL系统能够为患者提供治疗策略,该系统能够利用以往的经验找到最优的策略,而无需生物系统的数学模型等先验信息,这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说,强化学习是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
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畅销书作者,著作:《手把手教你3D游戏引擎架构》、《Unity3D实战核心技术详解》,《Cocos2d-x 3.x 图形学渲染技术讲解》等。
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