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我知道定义：-最优策略(pi)*满足(pi)* >= (pi) for all (pi)保证存在最优策略，但可能不是唯一的。这两行是什么意思？
浏览 28提问于2019-06-11得票数 1
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批次大小是指在监督学习中接受神经工作训练的样本数，但是，在强化学习的背景下，批次大小的意义是什么？它也是指样品吗？如果是的话，在强化学习的背景下，样本的意义是什么？
浏览 0提问于2019-04-02得票数 3
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强化学习与运筹学
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我想知道什么时候人们会决定求助于强化学习来解决以前通过数学优化方法解决的问题-比如旅行推销员问题或作业调度或出租车共享问题。由于强化学习的目标是最小化/最大化某个成本/回报函数，就像运筹学试图优化某个成本函数的结果一样，我假设双方中的一方可以解决的问题可能会被另一方解决。然而，事实是否如此呢？两者之间是否存在权衡？关于上面提到的问题，我真的没有看到太多关于RL的研究，但我可能错了
浏览 0提问于2018-08-10得票数 7
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我读过一些关于基于自我监督的强化学习的段落，这使得agent能够在不受人监督的情况下学习，并为未标注的数据集训练提供有效的策略。但是我发现“下游任务”很多次了。那么，强化学习中的“下游任务”是什么意思呢？
浏览 8提问于2021-12-19得票数 1
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我正在使用强化学习教一个人工智能，一个奥地利纸牌游戏，与不完美的信息，称为施纳普森。对于不同的游戏状态，我有不同的神经网络(使用不同的特征)来计算值/策略。我想尝试使用RNN，因为过去的操作对于导航未来的决策可能很重要。我目前正在使用Julia中的
浏览 0提问于2021-10-11得票数 1
所以我有一个大约140,000个样本的数据集，有5个输入，汽车的速度，汽车的加速度，用雷达收集的领先汽车的速度，领先汽车的距离和领先汽车的加速度。输出范围为0到1，0表示最大制动，1表示最大加速度。我是神经网络的初学者，所以我在优化我的模型以获得此数据的最佳精度/损失时遇到了困难。我一直在尝试改变优化器，激活函数，隐藏层的数量，层中的节点数量，等等，但随
浏览 36提问于2019-06-04得票数 0
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Tensorforce、Kerasrl和chainerrl用于强化学习的区别是什么？据我所知，这三种方法都与OpenAI健身房环境有关，并且具有相同的强化学习算法。在表现上有什么不同吗？
浏览 1提问于2018-09-10得票数 1
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在许多强化学习( RL )论文中，马尔可夫决策过程(MDP)是强化学习问题的典型问题集。这种设置的真正好处是什么？一些论文使用LSTM作为其策略网络结构，这显然违反了MDP假设，并且更有意义。
浏览 3提问于2017-04-04得票数 0
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大多数材料(例如大卫·西尔弗的在线课程)我都能找到关于监督学习和强化学习之间关系的讨论。然而，它实际上是监督学习和在线强化学习的比较，在这种情况下，agent在环境中运行(或模拟交互)，以获得对底层动力学的有限知识的反馈。我对离线(批量)强化学习更感兴趣，在这里，数据集(收集的学习经验)是先验的</em
浏览 4提问于2021-08-14得票数 0
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强化学习的良好实现？
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对于一个人工智能项目，我需要实现一个强化学习算法，这比一个简单的俄罗斯方块游戏。游戏是用Java编写的，我们有源代码。我知道强化学习理论的基本知识，但我想知道在SO社区中是否有人对这类事情有经验。
编辑:越具体越好，但是关于这个主题的</
浏览 3提问于2009-04-11得票数 25
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我的课程之一是“机器学习入门”，我一直想在这门课上做一个个人项目。为了训练一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要获得什么知识？这是我目前在机器学习中所知道的-统计推断可能是近似正确的模型，包括泛化界和模型选择。基本的超平面算法:感知器和Winnow。核粒
促进弱学习者向强
浏览 0提问于2017-01-04得票数 9
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我的目标是预测客户流失。我想利用强化学习来训练一个递归神经网络，它可以预测输入的目标响应。此外，当我们不知道每个输入神经元的目标反应时，我们应该如何创造奖励或惩罚来教导神经网络的权重呢？
浏览 4提问于2016-05-21得票数 0
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机器学习如何与大数据集成?机器学习与MapReduce?What的区别是什么？(有监督学习、无监督学习、强化学习)是决策的主要内容之一，大数据在医疗保健和智能城市决策中的区别是什么？<code>H 111</code>以及大数据与深度学习作为机器学习技术之一的关系？<code>H 2
浏览 3提问于2019-11-14得票数 1
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在迁移学习中，我们总是使用新的数据来重新训练预先训练的模型.但是，再培训的具体定义和官方定义是什么？或者，在迁移学习领域还是强化学习领域，有什么论文提到了这个定义？
浏览 0提问于2020-03-16得票数 3
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我理解为什么机器学习是这样命名的，除此之外，还有监督学习和无监督学习背后的术语。那么，关于强化学习，reinforced是什么？
浏览 63提问于2018-05-28得票数 4
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我有一些关于强化学习的问题。我已经研究了强化学习的所有数学背景，但我不能编写这个模型的代码。我还发现了下面的列表。论文到底是什么？它们是实现强化学习模型的框架吗？
浏览 3提问于2020-10-30得票数 2
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我正在学习强化学习，我发现了令人困惑的信息。我知道有两种不同类型的强化学习，基于模型和模型自由。在第二个图像中，可以看到TD学习，所以我不明白Td学习是另一种强化学习还是基于模型的。
📷
浏览 0提问于2022-02-21得票数 0
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我想要创建一个项目使用Matlab simulink环境模型，以寻找最优的参数使用强化学习。是否可以从matlab导出环境数据并将其集成到python脚本中，或者创建一个与matlab的接口，以便与其进行交互培训？还是有更好的方法？不幸的是，这是相当模糊的，所以我很抱歉，因为我不知道matlab的模型会是什么样子。它也将有助于我看到一个例子项目或类似于访问Matlab的Simulink数据和
浏览 4提问于2022-08-16得票数 0
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深入的Q-学习，A3C，政策进化的遗传算法，他们都没有学习小行星，或至少表现比人类差得多。根据RL的说法，从最艰难的Atari游戏来看，大部分的焦点都集中在蒙特祖马的复仇上，这显然受到了很少的奖励。然而，我不认为这是小行星(视频)的情况，因为每一颗小行星的射击都会得到奖励。为什么DRL表现那么差？以下是一些报告小行星上的坏结果的论文(有些文章互相引用)：
基于深度
浏览 0提问于2018-02-16得票数 3
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