DL学习笔记【22】增强学习（Reinforcement Learning）

本文主要是介绍DL学习笔记【22】增强学习（Reinforcement Learning），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

据说了解增强学习首先要了解马尔可夫性

马尔可夫性

在已知目前状态 （现在）的条件下，它未来的演变（将来）不依赖于它以往的演变 (过去 ) 

马尔可夫过程按照其状态和时间参数是否连续或者离散分为三种：

1. 时间和状态都离散的叫做马尔科夫链
2. 时间和状态都是连续的叫做马尔科夫过程
3. 时间连续，状态离散的叫做连续时间的马尔科夫链。

N步转移概率矩阵：

P(n)=P(n-1)P(1)=P(n-2)P(1)P(1)=......=P(1)^n

从一个状态经过n步到达其他状态的概率可以表示为矩阵形式，例如：

隐马尔可夫模型

三个骰子，分别为4面6面8面，根据1～8序列（可见状态），可以推测出使用的骰子序列（隐含序列）。

1. 直接相乘 —求产生序列的最大概率
2. 破解骰子序列，从第一个开始算，找最大概率的，然后算第二个，依次向后（这是向前算法），根据最后一个状态，依次推出前边的（这是向后算法）—用于计算产生这个序列的所有可能情况的概率和
3. 维特比算法 —用于计算产生可见状态的最有可能的隐含状态序列
4. Baum-Welch 算法 —太复杂，没看

增强学习

下边两个教程很棒，先记录一下，自己的理解之后会补上。

epsilon  greed

http://blog.csdn.net/zjq2008wd/article/details/52860654

Q算法

http://blog.csdn.net/zjq2008wd/article/details/52767692

神经网络和增强学习

http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/5852010.html

这篇关于DL学习笔记【22】增强学习（Reinforcement Learning）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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