在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因 强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9426283.html --------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov…

1.策略与环境模型 强化学习是继监督学习和无监督学习之后的第三种机器学习方法.强化学习的整个过程如下图所示: 具体的过程可以分解为三个步骤: 1)根据当前的状态 $s_t$ 选择要执行的动作 $ a_t $. 2)根据当前的状态 $s_t $ 和动作 $ a_t$ 选择转移后的状态 $s_{t+1} $. 3)根据在当前状态 $s_t$ 采取动作 $a_t$ 给出对应的奖励 $ r_{t+1} $. 因此我们可以得到强化学习中三个重要的要素:环境的状态 $S$,个体的动作 $A$,环境的奖励 $…

写在前面的话:从今日起,我会边跟着硅谷大牛Siraj的MOVE 37系列课程学习Reinforcement Learning(强化学习算法),边更新这个系列.课程包含视频和文字,课堂笔记会按视频为单位进行整理. 课程表地址:https://github.com/llSourcell/Move_37_Syllabus 带字幕课程视频地址:https://www.bilibili.com/video/av31518766 本课作为导论,大致普及了一下机器学习和强化学习的概念和用途.其次,捎带介绍了一…

强化学习 --- 马尔科夫决策过程(MDP) 1.强化学习介绍 ​ 强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)来描述,具体而言:机器处在一个环境中,每个状态为机器对当前环境的感知:机器只能通过动作来影响环境,当机器执行一个动作后,会使得环境按某种概率转移到另一个状态:同时,环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏.综合而言,强化学习主要包含四个要素:状态.动作.转移概率以及奖赏函数. ​ 根据上图,agent(智能体)在进行某个任务时,首…

谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计…

之前自己做实验也用过MRF(Markov Random Filed,马尔科夫随机场),基本原理理解,但是很多细节的地方都不求甚解.恰好趁学习PGM的时间,整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识. 打字不易,转载请注明.http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/9716591 在机器视觉领域,一个图像分析问题通常被定义为建模问题,图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程.一个模型除了可以表达成图形的形式外,通常使用一个目标函数…

隐马尔科夫模型HMM 序言 文本序列标注是自然语言处理中非常重要的一环,我先接触到的是CRF(条件随机场模型)用于解决相关问题,因此希望能够对CRF有一个全面的理解,但是由于在学习过程中发现一个算法像jar包依赖一样依赖于各种算法,就像提到CRF模型,那么肯定不得不提一下HMM等模型,如果不能很好的理解这些算法,那么其实也不算完全搞明白!因此我会在算法的介绍中对涉及到的算法知识尽我所能尽量详细和朴实的说明. 网上也有很多算法说明,但是感觉对一些向我一样刚入门的小白用户很不友好,大堆的数据公式,甚…

定义隐马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义:π 表示初始状态概率的向量A =(aij)(隐藏状态的)转移矩阵 P(Xit|Xj(t-1)) t-1时刻是j而t时刻是i的概率B =(bij)混淆矩阵 P(Yi|Xj) 在某个时刻因隐藏状态为Xj而观察状态为Yi的概率值得注意的是,在状态转移矩阵中的每个概率都是时间无关的,也就是说我们假设这个概率是固定的,不随时间变化.当然,这是马尔科夫模型最不切合实际的一个假设. 隐马尔科夫模型的使用如果一个模型可以被描述成一个隐马尔科夫模型,有三个问…

在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结.本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用.关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍. 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmmlearn"即可完成. hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类.GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而Multi…