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文檔簡介

一、強(qiáng)化學(xué)習(xí)后獲得一個非常好的。需要強(qiáng)調(diào)的是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)并不代表一類學(xué)習(xí)算法，則狀態(tài)空間是完全可觀察的，可以從MDP模型中獲得良好的策略（如Q-learning及其變化。然而，在大多數(shù)情況下，不能完全觀察和記錄系統(tǒng)的狀γ）組成的元組。SAT率。R是功能。Ω是一組觀察值。O是一組觀察概率。γ是折扣因子?？赡軙涗浀絻煞N可能的觀察結(jié)果。在一種情況下，感知到太多三、model-free在Model-freeAgent能執(zhí)行的動作和執(zhí)行動作后的回報值，不同于Model-based方法，一般Agent在探索世界的過程中并不需要學(xué)習(xí)回報函數(shù)R(s,a)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)Tr(s,a,s’)，而是直接利用當(dāng)前狀態(tài)s,執(zhí)行的a,回報值r,到達(dá)的新狀態(tài)s’來更新Q(s,a)，based更加實用，因為后者需要非常巨大的計算量。Model-free方法旨在學(xué)習(xí)POMDP模型的狀態(tài)空間，而不是學(xué)習(xí)其他參數(shù)。式的方法來解決它，如HQ學(xué)習(xí)。具體過程如圖1所示。Q以表示為????=<?????1?????1????????>。在表達(dá)式中，?????1表示在時間t-1（當(dāng)前的時間是t。?????1是最后一個動作。????是目前的觀察，????是時間t的回報。NSM算法和USM算法都是基于實例的學(xué)習(xí)。四、USM）UtileSuffixMemory(USM)算法[McCallum,1995Instance-based法，這種方法以動作-回報-觀察的三元組形式（即實例了agent在探索世界）????=<?????1,?????1,????,????其中?????1是上一個時刻的實例記錄，?????1是上一個動作，????進(jìn)而學(xué)習(xí)并計算Q值。USM算法使用了經(jīng)典的記錄字符串的后綴樹的結(jié)構(gòu)來實例序列信息。所有的實例Tt按

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