強化學習預測法(reinforce learning forecasting model )是2016年公布的管理科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:強化學習預測法
- 外文名:reinforce learning forecasting model
- 所屬學科:管理科學技術
- 公布時間:2016年
強化學習預測法(reinforce learning forecasting model )是2016年公布的管理科學技術名詞。
強化學習預測法(reinforce learning forecasting model )是2016年公布的管理科學技術名詞。定義利用某一表示“獎/懲”的全局信號而進行學習的預測方法。出處《管理科學技術名詞》第一版。1...
進化強化學習對評估網路使用時序差分預測方法TD和反向傳播BP算法進行學習,而對行動網路進行遺傳操作,使用內部強化信號作為行動網路的適應度函式。網路運算分成兩個部分,即前向信號計算和遺傳強化計算。在前向信號計算時,對評估網路採用時序...
《基於深度強化學習的土壤重金屬含量預測方法及系統》是武漢輕工大學於2021年1月28日申請的專利,該專利公布號為CN112926256A,專利公布日為2021年6月8日,發明人是張聰、張俊傑、曹文琪、陳方、胡殿濤、呂鑫濤。 專利摘要 本發明提供了...
DRL是一種端對端(end-to-end)的感知與控制系統,具有很強的通用性.其學習過程可以描述為:(1)在每個時刻agent與環境互動得到一個高維度的觀察,並利用DL方法來感知觀察,以得到具體的狀態特徵表示;(2)基於預期回報來評價各動作的...
《強化學習(第2版)》是2019年9月電子工業出版社出版的圖書,作者是俞凱。內容簡介 《強化學習(第2版)》作為強化學習思想的深度解剖之作,被業內公認為是一本強化學習基礎理論的經典著作。它從強化學習的基本思想出發,深入淺出又...
《深度強化學習原理與實踐》是2019年7月人民郵電出版社出版的圖書,作者是陳仲銘、何明。內容簡介 本書構建了一個完整的深度強化學習理論和實踐體系:從馬爾可夫決策過程開始,根據價值函式、策略函式求解貝爾曼方程,到利用深度學習模擬價值...
《強化學習》是一本2018年機械工業出版社出版的圖書,作者還是[荷] 馬可·威寧(Marco Wiering),馬丁·范·奧特羅(Martijn van Otterlo)。本書詳細介紹了強化學習中各領域的基本理論和新進展。內容簡介 《強化學習》共有19章,分為...
《強化學習關鍵技術及其在機器人行為學習中的套用》是依託中國礦業大學,由程玉虎擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 針對強化學習存在的基函式選取困難、學習速度慢及算法收斂性難以保證等問題,設計一類有效的強化學習控制方法,並將其套用...
37.超級學習法 38.超前學習法 39.觸類旁通法 40.頓悟學習法 41.強化學習法 42.遷移學習法 43.“取長” 學習法 44.完全背誦法 45.整體學習法 46.預測學習法 47.掌握學習法 48.內省學習法 49.自我講授法 三、輕鬆...
第2 章無模型的強化學習 9 2.1 蒙特卡洛方法 10 2.1.1 蒙特卡洛方法預測狀態V 值 10 2.1.2 蒙特卡洛方法預測Q 值 11 2.1.3 蒙特卡洛策略最佳化算法 11 2.1.4 探索和利用 12 2.1.5 異策略蒙特卡洛方法 ...
《深度強化學習:原理、算法與PyTorch實戰》是2021年清華大學出版社出版的圖書。內容簡介 本書基於PyTorch框架,用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了強化學習的基本原理,包括傳統的強化學習基本方法和目前流行的深度強化學習方法。在對強化學習...
第5章 基於模型的強化學習方法/ 5.1如何使用模型來進行強化學習/ 5.2基於模型預測的規劃/ 5.2.1隨機打靶法/ 5.2.2集成機率軌跡採樣法/ 5.2.3基於模型和無模型的混合算法/ 5.2.4基於想像力的隱式規劃方法/ 5.3黑盒模型的...
《深度強化學習算法與實踐:基於PyTorch的實現》是2022年4月電子工業出版社出版圖書,作者是張校捷 從基礎理論到項目實踐,詳細介紹新版本PyTorch在強化學習領域中的套用。內容簡介 從強化學習的基礎知識出發,結合PyTorch 深度學習框架,介紹...
計的強化學習 第6章策略評估.50 6.1基於MonteCarlo方法的策略評估50 6.1.1同策略MonteCarlo策略評估.51 6.1.2異策略MonteCarlo策略評估.53 6.2基於時序差分方法的策略評估.55 6.3n步預測.60 6.4小結63 6.5習題63 參考文獻....
1.2.3強化學習、監督學習、非監督學習 1.2.4強化學習分類 1.2.5研究方法 1.2.6發展歷程 1.3強化學習的重點概念 1.3.1學習與規劃 1.3.2探索與利用 1.3.3預測與控制 1.4小結 1.5習題 第2章馬爾可夫決策過程 2.1...
《多智慧型體機器學習:強化學習方法》是2019年12月機械工業出版社出版的圖書,作者是(加)霍華德M施瓦茲。內容簡介 本書主要介紹了多智慧型體機器人強化學習的相關內容。全書共6章,首先介紹了幾種常用的監督式學習方法,在此基礎上,介紹...
我們在與環境互動的過程中進行學習,經歷的獎勵或懲罰將指導我們未來的行為。深度強化學習將該過程引入人工智慧領域,通過分析結果來尋找最有效的前進方式。DRL智慧型體可提升行銷效果、預測股票漲跌,甚至擊敗圍棋高手和西洋棋大師。《深度強化...
本書系統地介紹了強化學習的原理和實現,是一本理論紮實、落地性強的圖書。本書包含3個部分:第一部分為強化學習基礎,講解強化學習的基礎概念和表格型強化學習方法;第二部分為強化學習進階,討論深度強化學習的思維方式、深度價值函式和...
本項目著重於研究多巴胺基線濃度和其作用的腦區活動對學習和決策的調節作用,並通過三個角度的研究試圖回答這個重要的科學問題:1、作為重要的神經調質,多巴胺的基線濃度如何影響強化學習中關鍵的信號--預測誤差的計算; 2、大腦獎賞通路的...
6 強化學習基本算法145 6.1 馬爾可夫決策過程 145 6.1.1 MDP:策略與環境模型 145 6.1.2 值函式與Bellman 公式 147 6.1.3 “表格式”Agent 151 6.2 策略疊代 153 6.2.1 策略疊代法 153 6.2.2 策略提升的證明 159 6...
第4~22章為第二部分,是本書的主體,介紹各種常用的有監督學習算法、無監督學習算法、半監督學習算法和強化學習算法。對於每種算法,從原理與推導、工程實現和套用3個方面進行介紹,對於大多數算法,都配有實驗程式。第23章為第三部分...
第4~20章為第二部分,是本書的主體,介紹各種常用的有監督學習算法、無監督學習算法、半監督學習算法和強化學習算法。 對於每種算法,從原理與推導、工程實現和實際套用3個方面進行介紹,對於大多數算法,都配有實驗程式。 第21章為第三...