（2）另外，我们想把不确定性也表示出来，希望尽可能快地得到奖励，而不是在未来的某个时刻得到奖励。
本文介绍了马尔可夫决策过程，首先给出了马尔可夫决策过程的定义形式，其核心是在时序上的各种状态下如何选择最优决策得到最大回报的决策序列，通过贝尔曼方程得到累积回报函数；然后介绍两种基本的求解最优决策的方法，值迭代和策略迭代，同时分析了两种方法的适用场景；最后回过头来介绍了马尔科夫决策过程中的参数估计问题：求解-即在该状态下采取该决策到底下一状态的概率。
文章目录 [隐藏] 1. 马尔科夫决策过程 2. 策略和价值 3. 最优策略存在性和贝尔曼等式 强化学习系列系列文章 机器学习一共有三个分支，有监督学习、无监督学习和强化学习。强化学习是系
图 2.1 介绍了强化学习里面智能体与环境之间的交互，智能体得到环境的状态后，它会采取动作，并把这个采取的动作返还给环境。环境得到智能体的动作后，它会进入下一个状态，把下一个状态传给智能体。在强化学习中，智能体与环境就是这样进行交互的，这个交互过程可以通过马尔可夫决策过程来表示，所以马尔可夫决策过程是强化学习的基本框架。
在本文中我将介绍强化学习的基本方面，即马尔可夫决策过程。我们将从马尔可夫过程开始，马尔可夫奖励过程，最后是马尔可夫决策过程。
均不再重要,比如在围棋中下一步怎么下只跟目前的棋子的位置有关,跟他们前面怎么下成这样无关.
我们知道强化学习是一个状态转移的过程，状态发生变化的原因可能取决于当前状态，也可能取决于先前的许多状态，我们把当前状态设为
马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是时序决策(Sequential Decision Making, SDM)事实上的标准方法。时序决策里的许多工作，都可以看成是马尔科夫决策过程的实例。
强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 代理-环境接口(The agent-environment interface) 代理(agent) - 学习者或者决策者 环境(environment) - 代理外部的一切，代理与之交互。 情节性任务(Episodic Tasks)和连续任务(
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者我们可以更准确地称之为 – 深度强化学习。本系列文章的目的不仅仅是让你对这些概念有一个直观的认识。而是想让你更深入地理解深度强化学习最流行也最有效的方法背后的理论，数学原理和实现。
它和我们前面讲的决策过程是有一样的结构，只不过它会有更多限制。这里同样也有 agent 和环境，只不过还就多了一个状态，用 s 来表示。状态 state 是 agent 可以在环境中所观察到的东西, 然后 agent 可以选择一个行为，并从环境中获得反馈。
我们观察 PPT 的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉，有选择地分配注意力，就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域，每次只对提取的区域进行处理，再逐渐地把这些信息结合起来，建立
前言 研究决策问题就一定听说过马尔可夫过程（Markov Process），这是一类非常重要的方法。现在非常热门的强化学习都是基于马尔可夫过程方法建立的。马尔可夫决策过程是研究随机序贯决策问题的理论基础，属于概率论和运筹学的交叉学科，同时，作为作为最优控制理论，也属于随机系统最优控制的范畴，具有广阔的应用范围和前景。
近年来，世界各地的研究员和媒体对深度学习极其关注。而深度学习方面成就最为突出的就是深度强化学习——从谷歌Alpha Go击败世界顶级棋手，到DeepMind的AI智能体自学走路、跑步以及躲避障碍物，如下图所示：
强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。今天我们给大家介绍下马尔可夫决策过程中用到一些算法以及这些算法在R语言中如何实现的。
强化学习是一个非常有用的工具，可以在任何机器学习工具包中使用。为了能使你能够尽可能快地实现最新的模型，本系列的两篇文章是作为基础知识来设计的。这两篇文章中将分享强化学习中最重要的知识点。在文章的最后，你将了解所有的基本理论，以理解强化学习算法是如何工作的。首先我们看看本系列的上半部分内容。 监督学习 VS 评估学习 对于许多感兴趣的问题，监督学习的范例并没有给我们带来我们所需要的灵活性。监督学习与强化学习之间的主要区别在于，所获得的反馈是否具有评估性（evaluative）或启发性（instructive）
近年来，深度强化学习正在兴起。世界各地的研究人员和大众媒体都没有更多关注深度学习的其他子领域。在深度学习方面取得的最大成就是由于深度强化学习。
课程视频：http://open.163.com/movie/2008/1/2/N/M6SGF6VB4_M6SGKSC2N.html
Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。
本文介绍了模型相关的强化学习，包括马尔科夫决策过程、策略迭代、价值迭代等概念。以机器人找金币问题为例子，介绍了如何使用这些算法进行强化学习。最后，介绍了强化学习的总结性结尾，包括策略迭代和价值迭代等算法，以及它们在机器人找金币问题中的应用。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你推荐5篇关于将强化学习与马尔可夫决策过程结合使用的论文。 1、ReLLIE: Deep Reinforcement Learning for Customized Low-Light Image Enhancement Rongkai Zhang, Lanqing Guo, Siyu Huang, Bihan Wen 低光图像增强 (LLIE) 是一个普遍但具有挑战性的问题，因为： 1，低光测量可能会因实际情况中不同的成像条件而有所不同；
个体和环境 Agent & Environment 个体指的是强化学习里的智能体Agent，也就是算法里对应的游戏玩家、环境个体，个体实时对环境有一个观测评估，个体可以根据算法策略输出一个对环境的动作行为Action，并从环境得到一个反馈的奖励信号。 环境指的是强化学习里的外部环境Environment，可以接收个体的动作Action并更新环境信息，针对个体的动作给予个体一个奖励信号Reward ，使得个体可以得到下一个对于环境的观测状态Observation 。 个体和环境通过不断循环交互，最终可以得到一个最优的策略，使得个体对于不同的环境观测执行不同的动作行为可以得到尽可能多的累积奖励。
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者更准确地称之为 - 深度强化学习。 本系列的目的不仅仅是让你对这些主题有所了解。 相反，我想让你更深入地理解深度强化学习最流行和最有效的方法背后的理论，数学和实现。
1、ReLLIE: Deep Reinforcement Learning for Customized Low-Light Image Enhancement
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。与多臂老虎机问题不同，马尔可夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制。如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程，也就是明确马尔可夫决策过程的各个组成要素。本章将从马尔可夫过程出发，一步一步地进行介绍，最后引出马尔可夫决策过程。
第二篇文章是整个强化学习基础知识中最重要的，请大家保持警惕。前面系列一我把马尔科夫奖赏过程的全部内容讲完了，下面开始分析马尔科夫决策过程，写作思路依然是参考Divad Silver强化学习课程ppt,由于本人水平有限，如有问题，欢迎指正，我即时修改，谢谢！ 本文思路：
作者 | Joshua Greaves 编译 | 刘畅，林椿眄 本文是强化学习名作——“Reinforcement Learning: an Introduction”一书中最为重要的内容，旨在介绍学习强化学习最基础的概念及其原理，让读者能够尽快的实现最新模型。毕竟，对任何机器学习实践者来说，RL（强化学习，即Reinforcement Learning）都是一种十分有用的工具，特别是在AlphaGo的盛名之下。 第一部分，我们将具体了解了MDPs (马尔可夫决策过程)以及强化学习框架的主要组成部分；第二部
本文写作目的：尽量通俗讲解强化学习知识，使读者不会被各种概念吓倒！本文是第一篇，但是最关键的一篇是第二篇马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，MDP)，只有充分理解了马尔科夫决策过程，才能游刃有余的学习后续知识，所以希望读者能够将MDP深入理解后再去学习后续内容。
本文介绍了模型无关的策略评价，包括蒙特卡罗算法和时差学习算法，适用于不知道马尔科夫决策过程转移概率和奖励函数的场景。代码示例基于机器人找金币问题，可以在Github上找到。
接《马里奥 AI 实现方式探索 ：神经网络+增强学习（上）》 马尔可夫决策过程（MDP） 一提到马尔科夫，大家通常会立刻想起马尔可夫链（Markov Cha
我们说一个state若满足 ，则其具有马尔可夫性，即该state完全包含了历史中的所有信息。马尔科夫过程是无记忆的随机过程，即随机状态序列 具有马尔可夫属性。
选自joshgreaves 机器之心编译 强化学习（RL）是关于序列决策的一种工具，它可以用来解决科学研究、工程文理等学科的一系列问题，它也是围棋程序 AlphaGo 的重要组成部分。本文旨在分享 85 页强化学习课本中最重要的内容，我们从最基础的马尔科夫决策过程开始一步步构建形式化的强化学习框架，然后再详细探讨贝尔曼方程以打好强化学习的基础。当然，如果你想更全面地了解这一主题，建议阅读 Richard Sutton 和 Andrew Barto 的著作《Reinforcement Learning: An
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【新智元导读】吴恩达2003年申请加州大学伯克利分校计算机科学博士的毕业论文。该论文在肯定了增强学习取得的进展的基础上，就“回报函数塑造”（shaping reward）提出一种理论，具体来说，就是选
选自Medium 作者：Yassine Yousfi 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。 强化学习（RL） 强化学习是机器学习的一个重要领域，其中智能体通过对状态的感知、对行动的选择以及接受奖励和环境相连接。在每一步，智能体都要观察状态、选择并执行一个行动，这会改变它的状态并产生一个奖励。 马尔科夫决策过程（MDP） 在绝大多数传统的设
要了解强化学习，就要从生物界找灵感，数据科学的大部分范畴都应该归结为实验科学和“空想”仿生学（笔者个人命名，不一定科学），我们可以从最低等的生物——一个单细胞生物开始，看看单细胞生物是如何学习的。首先给单细胞生物设计一个场景，它只有上下左右四个方向可以移动；周围有微生物，单细胞生物可以吃，看能吃多少；但还有些病毒，如果单细胞生物误食了就直接挂掉，然后系统会再产生一个新的单细胞生物继续上面的循环，当然系统在reset 这个单细胞生物时，已将之前遇到微生物（食物）和病毒（天敌）的经验输入到新的单细胞生物上。
马尔可夫（Markov）相关概念包括马尔可夫过程（Markov Process），马尔可夫奖赏过程（Markov Reward Process），马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）等。我们说他们都是具有马尔可夫性质（Markov Property）的，然后MRP就是再加上奖赏过程，MDP就是再加上决策过程。那么什么是马尔可夫性质呢？我们上边也提到过，用一句话来说就是“The future is independent of the past given the present” 即 “在现在情况已知的情况下，过去与将来是独立的”再通俗一点就是我们可以认为现在的这个状态已经包含了预测未来所有的有用的信息，一旦现在状态信息我们已获取，那么之前的那些信息我们都可以抛弃不用了。MDP描述了RL的Environment，并且这里的环境是完全可见的。而且几乎所有的RL问题都可以转为成为MDP，其中的部分可观测环境问题也可以转化为MDP
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
在已知的马尔可夫决策过程（MDP）中，无论是策略迭代（policy iteration）还是价值迭代(value iteration)，都假定已知环境（Environment）的动态和奖励（dynamics and reward），然而在许多的真实世界的问题中，MDP模型或者是未知的，或者是已知的但计算太复杂。本文讲述无模型的预测与控制Model-free Prediction and Control 中的前半部分，无模型的预测 （Model-free Prediction）通过与环境的交互迭代来求解问题。
本章将开始介绍「强化学习」与适应性控制。在监督学习中，对于训练集我们均有明确的标签，算法只需要模仿训练集中的标签来给出预测即可。但对于某些情况，例如序列性的决策过程和控制问题，我们无法构建含有标签的训练集。即无法提供一个明确的监督学习算法来进行模仿。
作为行为主义学派的重要技术，近年来，强化学习在 Atari 游戏领域大放异彩。然而，人们要想将强化学习技术真正应用于现实世界任务，还有很长的一段路要走。本文将真实世界强化学习任务抽象为「简化」和「求解」的两个步骤，从马尔科夫决策过程的角度，讨论了基于强化学习的普适性自动化技术。
强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or return)。
上期我们一起学习了强化学习中梯度策略的相关知识， 深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现 今天我们学习强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识。
本章我们介绍有限马尔科夫决策过程(Finite MDPs），这个问题和赌博机一样涉及到评估的反馈，但这里还多了一个方面——在不同的情况做出不同的选择。MDPs是经典的序列判定决策模型，也就是说，不是做出一个选择就会马上获得reward。这与赌博机不同，赌博机只要摇一次臂即可立刻获得reward，而MDPs就像下象棋，只有结束了对局才会获得reward，但下象棋从开始到结束涉及到很多个行动，也就是要做出很多次选择才最终到对局结束。因此说MDPs的奖励是延迟的，同时MDPs还有一个即时的权值用来帮助当前决策。在赌博机情景中，我们对每一个行为a做出评估值q(a)，而在MDPs情境中，我们则需要对行为a和状态s做出评估q(s,a)，也可以估计每个给定最佳动作选择的状态的v(s)值。
强化学习是机器学习领域中一种重要且强大的学习范式，它通过智能体与环境的交互学习，在不断尝试和错误的过程中，优化其行为以最大化累积奖励。强化学习在许多现实场景中展现出了卓越的应用潜力，如自动驾驶、游戏策略优化、机器人控制等领域。
[ 导读 ]英雄联盟是一个需要默契团队配合的多人对战游戏。在瞬息万变的战斗中，如何做出正确的决策非常重要。最近，数据分析师 Philip Osborne 提出了一种利用人工智能技术提升英雄联盟中团队决策水平的方法，并将其开源。该方法不仅参考了大量真实游戏的统计结果，也将当前玩家的偏好计算在内。
作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构：
尽管监督式和非监督式学习的深度模型已经广泛被技术社区所采用，深度强化学习仍旧显得有些神秘。这篇文章将试图揭秘这项技术，并解释其背后的逻辑。受众读者主要是有机器学习或者神经网络背景，却还没来得及深入钻研强化学习技术的朋友。 文章大纲如下： 强化学习面临的主要挑战是什么？我们将会在此讨论credit assignment问题和探索-利用的取舍。 如何用数学表达式表示强化学习过程？我们将定义马尔科夫决策过程，并用它来解释强化学习过程。 该如何构建长期策略？我们定义了“未来回报折扣（discounted futu
文/ Tambet Matiisen 译/赵屹华，刘翔宇 原作者Tambet Matiisen在文章结尾列出了对本文内容给出意见和建议的读者，以及深入了解这些技术的在线文档和视频链接，受篇幅所限，译文不再赘述。感谢Tambet Matiisen授权《程序员》翻译和刊载。 原文链接：http://neuro.cs.ut.ee/demystifyingdeep-reinforcement-learning/ 本文为《程序员》文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 尽管监督式和非监督
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