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Algorithms for Reinforcement Learning PDF

98 Pages·2009·1.8754 MB·other
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强化学习是一种学习范式,涉及学习控制系统以最大化表达长期目标的数值性能度量。强化学习与监督学习的区别在于,仅向学习者提供有关学习者预测的部分反馈。此外,预测可能会通过影响受控系统的未来状态而产生长期影响。因此,时间起着特殊的作用。强化学习的目标是开发高效的学习算法,以及了解算法的优点和局限性。强化学习引起了极大的兴趣,因为它可以用来解决大量的实际应用,从人工智能问题到运筹学或控制工程。在本书中,我们关注那些建立在强大的动态规划理论之上的强化学习算法。我们给出了一个相当全面的学习问题目录,描述了核心思想以及大量最先进的算法,然后讨论了它们的理论性质和局限性。

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