张伟楠动手学强化学习笔记|第一讲（上）

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人工智能的两种任务类型

  • 预测型任务
    • 有监督学习
    • 无监督学习
  • 决策型任务
    • 强化学习
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序贯决策(Sequential Decision Making)

智能体序贯地做出一个个决策，并接续看到新的观测，知道最终任务结束
max ⁡ π E π , E n v [ ∑ t = 0 T γ t r ( s t , a t ) ] \max_{\pi} \mathbb{E}_{\pi,Env}[\sum_{t=0}^{T}\gamma^{t}r(s_t,a_t)] πmax​Eπ,Env​[t=0∑T​γtr(st​,at​)]

强化学习的定义

通过交互学习来实现目标的计算方法

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三个方面

  • 感知：可以某种程度上感知环境的状态
  • 动作：可以采取动作来影响状态或者达到目标
  • 目标：随着时间推移最大化累计奖励

交互过程

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