JavaShuo
栏目
标签
机器学习(三十六)——Integrating Learning and Planning(2)
时间 2021-01-02
原文
原文链接
Integrating Learning and Planning(续) Table Lookup Model 查表模型适用于MDP的P,R都为已知的情况。我们通过visit得到各状态行为的转移概率和奖励,把这些数据存入表中,使用时直接检索。状态转移概率和奖励计算方法如下: P ^ s , s ′ a = 1 N ( s , a ) ∑ t = 1 T 1 ( S t , A t , S t +
>>阅读原文<<
相关文章
1.
机器学习(三十七)——Integrating Learning and Planning(3)
2.
机器学习(三十五)——Actor-Critic, Integrating Learning and Planning(1)
3.
Reinforcement learning: integrating learning and planning, exploitation and exploration
4.
深度增强学习David Silver(八)——Integrating Learning and Planning
5.
Planning and Learning
6.
机器学习(十六) - Machine Learning System Design
7.
【转载】David Silver公开课8——Integrating Learning and Planning
8.
8 Planning and Learning with Tabular Methods
9.
Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation
10.
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
更多相关文章...
•
您已经学习了 XML Schema,下一步学习什么呢?
-
XML Schema 教程
•
我们已经学习了 SQL,下一步学习什么呢?
-
SQL 教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
Docker容器实战(六) - 容器的隔离与限制
相关标签/搜索
机器学习
integrating
planning
learning
机器学习入门——2
三十六计
三十六
六十三
Spark三十六
图机器学习
浏览器信息
网站主机教程
Docker教程
学习路线
服务器
初学者
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Duang!超快Wi-Fi来袭
2.
机器学习-补充03 神经网络之**函数(Activation Function)
3.
git上开源maven项目部署 多module maven项目(多module maven+redis+tomcat+mysql)后台部署流程学习记录
4.
ecliple-tomcat部署maven项目方式之一
5.
eclipse新导入的项目经常可以看到“XX cannot be resolved to a type”的报错信息
6.
Spark RDD的依赖于DAG的工作原理
7.
VMware安装CentOS-8教程详解
8.
YDOOK:Java 项目 Spring 项目导入基本四大 jar 包 导入依赖,怎样在 IDEA 的项目结构中导入 jar 包 导入依赖
9.
简单方法使得putty(windows10上)可以免密登录树莓派
10.
idea怎么用本地maven
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
机器学习(三十七)——Integrating Learning and Planning(3)
2.
机器学习(三十五)——Actor-Critic, Integrating Learning and Planning(1)
3.
Reinforcement learning: integrating learning and planning, exploitation and exploration
4.
深度增强学习David Silver(八)——Integrating Learning and Planning
5.
Planning and Learning
6.
机器学习(十六) - Machine Learning System Design
7.
【转载】David Silver公开课8——Integrating Learning and Planning
8.
8 Planning and Learning with Tabular Methods
9.
Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation
10.
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
>>更多相关文章<<