Reinforcement Learning, Part 8: Feature State Construction
通过将状态特征巧妙地纳入学习目标来增强线性方法强化学习是机器学习的一个领域，它引入了代理在复杂环境中学习最佳策略的概念。代理根据环境状态从其行为中学习，从而获得奖励。强化学习是一个具有挑战性的话题，与机器学习的其他领域有很大不同。强化学习的显著之处在于，可以使用相同的算法使代理适应完全不同、未知和复杂的条件。关于本文在第 7 部分中，我们介绍了可扩展标准表格方法的值函数近似算法。除此之外，我们特别关注了一个非常重要的情况，即近似值函数是线性的。我们发现，线性保证了收敛到全局最优值或 TD 不动点（在半梯度方法中）。问题是，有时我们可能希望使用更复杂的近似值函数，而不仅仅是简单的标量积，而不离开
曲線にはどんな種類があって、どう社会に役立っているのか（その６）－トロコイド・リマソン・カージオイド等－
当我还是一名学生时，我想我了解到，当复杂的数学公式用图表表达时，就会画出各种形状的曲线。此时，许多人只是想，“嗯，没错。”相反，他们正在努力处理这些公式，并且由此产生的曲线对社会或自然世界没有太多解释。它表现了它自己以及它如何有用，我认为几乎没有机会研究它。因此，在这个研究者之眼系列中，我们将报道“曲线”有哪些种类，它们在现实社会中出现什么情况，以及它们如何对社会有用。在前四期研究者之眼中，我们报道了椭圆、抛物线、双曲线、“悬链线”和“回旋曲线”等“圆锥曲线”。自上次以来，我们决定分多个部分报道“摆线曲线”和其他主题。在这次的研究者眼中，我们将报告“摆线”、“利马森”（也称为“帕斯卡耳蜗形状”
