之前讲了监督学习和无监督学习,今天主要讲“强化学习”. 马尔科夫决策过程:Markov Decision Process(MDP) 价值函数:value function 值迭代:value iteration(算法,解决MDP) 政策迭代:policy iteration(算法,解决MDP) 什么是强化学习? 强化学习(reinforcement learning,又称再励学习,评价学习)是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用.但在传统的机器学习分类中没有提到过强

本篇请结合课本Reinforcement Learning: An Introduction学习 Jack's Car Rental是一个经典的应用马尔可夫决策过程的问题,翻译过来,我们就直接叫它“租车问题”吧.租车问题的描述如下: Jack’s Car Rental Jack manages two locations for a nationwide car rental company. Each day, some number of customers arrive at each l

1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当

在介绍马尔可夫决策过程之前,我们先介绍下情节性任务和连续性任务以及马尔可夫性. 情节性任务 vs. 连续任务 情节性任务(Episodic Tasks),所有的任务可以被可以分解成一系列情节,可以看作为有限步骤的任务. 连续任务(Continuing Tasks),所有的任务不能分解,可以看作为无限步骤任务. 马尔可夫性 引用维基百科对马尔可夫性的定义: 马尔可夫性:当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下,其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态. 用数学形式表示如下: A state

1. 前言 前面的强化学习基础知识介绍了强化学习中的一些基本元素和整体概念.今天讲解强化学习里面最最基础的MDP(马尔可夫决策过程). 2. MDP定义 MDP是当前强化学习理论推导的基石,通过这套框架,强化学习的交互流程可以很好地以概率论的形式表示出来,解决强化学习问题的关键定理也可以依此表示出来. MDP(马尔可夫决策过程)包含以下三层含义: "马尔可夫"表示了状态间的依赖性.当前状态的取值只和前一个状态产生依赖,不和更早的状态产生联系.虽然这个条件在有些问题上有些理想,但是由于它

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转

请先阅读上两篇文章: [RL系列]马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式 [RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 状态价值函数,顾名思义,就是用于状态价值评价(SVE)的.典型的问题有“格子世界(GridWorld)”游戏(什么是格子世界?可以参考:Dynamic programming in Python),高尔夫游戏,这类问题的本质还是求解最优路径,共性是在学习过程中每一步都会由一个动作产生一个特定的状态,而到达该状态所获得的奖励是固定的,与如何到达,也就是之前的动作是无关的,并且这类问题

请先阅读上一篇文章:[RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法.虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁 状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一 本篇主要来解决第一个问题. 第一个问题是比较直观的,下面给出状态价值函数以作分析: $$ \mathbb{Value}(S_1) = \mathbb{Rewa

1. 马尔可夫模型的几类子模型 马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当我们在某个局面

1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下 棋的例子,

作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感觉对您有所帮助,烦请点个Star. MDP背景介绍 Random Variable 随机变量(Random Variable),通常用大写字母来表示一个随机事件.比如看下面的例子: \(X\): 河水是咸的 \(Y\): 井水是甜的 很显然,\(X\), \(Y\)两个随

一.MDP  / NFA    :马尔可夫模型和不确定型有限状态机的不同 状态自动机:https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10240790.html MDP和NFA唯一相似的地方就是它们都有状态转移,抛掉这一点两者就八竿子打不着了. 二.MP  -> MRP -> MDP 三.计算给定策略下的价值函数 / 贝尔曼期望方程 我们用贝尔曼期望方程求解在某个给定策略π和环境ENV下的价值函数: 具体解法是:(下面是对于V(s)的解法) 从而对于每一个特定的π,都能

Gambler's Problem,即“赌徒问题”,是一个经典的动态编程里值迭代应用的问题. 在一个掷硬币游戏中,赌徒先下注,如果硬币为正面,赌徒赢回双倍,若是反面,则输掉赌注.赌徒给自己定了一个目标,本金赢到100块或是输光就结束游戏.找到一个关于本金与赌注之间关系的策略使得赌徒最快赢到100块.状态s = {1, 2, 3...., 99, 100},动作a = {1, 2, 3, ...., min(s, 100 - s)}.奖励设置:只有当赌徒赢到100块时奖励+1,其余状态奖励为0.

先看一下标准定义的浏览器渲染过程(网上找的): 浏览器打开网页的过程 用户第一次访问网址,浏览器向服务器发出请求,服务器返回html文件: 浏览器开始载入html代码,发现 head 标签内有一个 link 标签引用外部CSS或JS文件: 浏览器又发出CSS及JS文件的请求,服务器返回这个CSS,JS文件: 浏览器继续载入html中 body 部分的代码,并且CSS,JS文件已经拿到手了,可以开始渲染页面了: 浏览器在代码中发现一个 img 标签引用了一张图片,向服务器发出请求.此时浏览器不会等

深圳云栖大会已经圆满落幕,在3月29日飞天技术汇-弹性计算.网络和CDN专场中,阿里云CDN高级技术专家周哲为我们带来了<海量短视频极速分发>的主题分享,带领我们从视频内容采集.上传.存储和分发的角度介绍整体方案,并且重点讲解短视频加速的注意事项和用户体验优化要点. 讲解从三个部分展开:短视频应用场景.阿里云短视频解决方案.阿里云对短视频用户体验的相关优化. 短视频应用场景 短视频比图片和文字包含更多的信息,在移动互联网普及的今天,短视频应用场景非常广泛. 一. 社群分享场景 用户可以录制视频

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu

上一篇文章<巧用域名发散,缓解单广告位并发请求限制>中提到了我已经将广告的数据请求写成了单广告位请求.既然数据请求都已经是单广告位的了,那么曝光统计也理所应当是单广告位的. pv是什么? 我们找一下百度百科的解释: 就是页面浏览量(page view),通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标.网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为PV. 曝光是什么,区别在哪? 简单来说,就是用户在浏览器中看到了我们关注的东西后,给后台的一个反馈.之所以把pv和曝光放在同一个专题下

这篇文章是转载自:安度博客,http://www.itbbu.com/1490.html 在很多地方看到,感觉不错,理清了自己之前的一些思路,特转过来留作记录. 一个HTTP请求的过程 为了简化我们先从一个HTTP请求开始,简要介绍一下一个HTTP求情的网络传输过程,也就是所谓的“从输入 URL 到页面下载完的过程中都发生了什么事情”,直白点就是:输入网址到打开网页这个过程中都发生了什么,你不知道的事情. ● DNS Lookup 先获得URL对应的IP地址 ● Socket Connect 浏

http://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/72353510 废话不说直接来一张图如下: 从JVM的角度看Map和Reduce Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper?? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2

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