深度强化学习

2016年和2017年最具影响⼒的 AlphaGo ⼤胜世界围棋冠军李世⽯和柯洁事件，其核⼼算法就⽤到了强化学习算法.让强化学习得到大力的发展,但是强化学习却很难.

强化学习

机器学习大致可以分为监督学习,无监督学习和强化学习.

强化学习解决什么问题?

强化学习擅长解决:智能决策问题,更确切的说是序贯决策问题.那么什么是序贯决策问题呢?就是通过不断地做出决策,才能实现最终目标的问题.

强化学习如何解决问题

强化学习就是对原则或者规则的数学描述,简单来说就是做对给奖励,做错给惩罚.学习者称为智能体,智能体根据环境来做出决策(decision),来决定是否执行行动(action),环境根据智能体的决策来给与反馈,奖励或者惩罚.
强化学习演进有两个轴线,一个是不断挑战更难的问题,不断从次优解逼近;另

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