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从强化学习基本概念到Q学习的实现,打造自己的迷宫智能体

导语:近年以来,强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了,很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此,本文注重描述强化学习的基本概念与实现,希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支,但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策,它讲究在一系列的情景之下,通过多步恰当的决策来达到一个目标,是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机(reward-motivated)的行为。比如说,让

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从强化学习基本概念到Q学习的实现,打造自己的迷宫智能体

选自Medium 作者:Aneek Das 机器之心编译 参与:蒋思源 近年以来,强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了,很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此,本文注重描述强化学习的基本概念与实现,希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支,但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策,它讲究在一系列的情景之下,通过多步恰当的决策来达到一个目标,是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体

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