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强化学习里面包含三个部件：Actor，environment，reward function
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Actor : 表示角色，是能够被玩家控制的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-456896.html
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第九章 策略梯度 之前介绍的 DQN 算法属于基于价值(value-based)的算法，基于策略梯度的算法直接对策略本身进行优化。 将策略描述成一个带有参数 θ theta θ 的连续函数，该函数将某个状态作为输入，输出的不再是某个确定性(deterministic)的离散动作，而是对应的 动作概率分布
强化学习 有三个组成部分：演员，环境和奖励函数， 演员是我们的智能体，环境就是对手，奖励就是没走出一步环境给我们的reward，环境和奖励是我们无法控制的，但是我们可以调整演员的策略，演员的策略决定了演员的动作，即给定一个输入，它会输出演员现在应该要执
参考: 李宏毅老师课件 PPO: Default reinforcement learning algorithm at OpenAI PPO = Policy Gradient 从 On-policy 到 Off-policy, 再加一些constraint Actor: 动作执行者(智能体) Env: 环境 Reward Function: 奖励函数 Policy (pi) : a network with parameter (theta) . Input: 当前的 Env. Output: actor 要采取的下一个 action 的分
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）中的问题。 SARSA算法属于基于值的强化学习算法 ，用于学习最优策略。 在SARSA算法中，智能体通过与环境进行交互来学习。它基于 当前状态、选择的动作、获得的奖励、下一个状态和下
在强化学习中，epsilon-greedy可以说是非常基础的一个探索利用算法。应用十分广泛。尝试进行平衡的探索-利用方法。 在Epsilon-Greedy策略中，一个agent会以概率epsilon随机选择行动，也就是进行探索。此外以1-epsilon的概率选择当前估计的最佳行动，也就是利用 。 具体来说，如果
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【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现 专栏详细介绍 ：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项
原文链接：http://arxiv.org/abs/2006.14171 这篇文章证明了无效动作掩蔽可以看作是在计算动作概率分布时应用状态相关的可微函数来产生行为策略。接下来，设计了实验来比较无效动作掩饰和无效动作惩罚的性能。 无效动作惩罚：这是一种常见的方法，对无效动作给予负奖励，以
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Proximal Policy Optimization (PPO) 避免较多的策略更新。 根据经验，训练期间较小的策略更新更有可能收敛到最优解决方案。 在策略更新中，太大的一步可能会导致“掉下悬崖”(得到一个糟糕的策略)，并且有很长时间甚至没有可能恢复。 所以在PPO中，我们
笔记来源于文章：An_efficient_orientation_filter_for_inertial_and_inertial_magnetic_sensor_arrays 共轭： 四元数叉乘： 式（6）为方向余弦矩阵 欧拉角等式： w：角速度
reference： Intuitive Ensemble Learning Guide with Gradient Boosting 梯度提升算法的核心思想：使用前一个模型的残差作为下一个模型的目标。 使用单个机器学习模型可能并不总是适合数据。优化其参数也可能无济于事。一种解决方案是将多个模型组合在一起以拟合数据。本教程以梯度提
