Марковский процесс принятия решений RL — это набор методов, которые учатся оптимально вести себя в среде, тогда как Марковские процессы принятия решений (MDP) — это структура, используемая для математической формулировки задач RL. В задачах RL все состояния обладают «марковским» свойством, относящимся к тому факту, что будущее состояние зависит только от текущего состояния: Или, другими словами, вся информация о будущем состоянии заключена в текущем состоянии. В задачах RL..

Вы находитесь на обзорной экскурсии по прекрасному городу Вене. Чтобы перемещаться по городу, предположим, что вы движетесь по одномерному промежутку (например, по карте метро). Вы хотите добраться до достопримечательности (собора Святого Стефана) в состоянии 15, чтобы сделать снимки, которые принесут вам наибольшую пользу, т. е. наибольшую награду. Чтобы попасть туда, у вас есть 4 действия: иди направо идти налево садитесь на метро M1 садитесь на метро M2 Чтобы найти..

Машинное обучение предоставило различные формулировки для решения проблем. Обучение с подкреплением — это третья парадигма машинного обучения после обучения с учителем и без учителя. Здесь цель состоит в том, чтобы развиваться и учиться на ошибках, и, в отличие от двух других парадигм, данные для этого в основном развиваются по мере их появления. Цитируя Kaelbling, LP в его обзорной статье 1996 года (Reinforcement Learning: A Survey): Обучение с подкреплением (RL) — это обучение..