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
Rainbow: The Colorful Evolution of Deep Q-Networks
在 JAX 中组装 DQN Megazord 所需的一切。“彩虹 Megazord”，Dall-E 32013 年，Mnih 等人引入了深度 Q 网络 (DQN)。[1] 标志着深度强化学习的首次突破，在三款 Atari 游戏中超越了人类专家玩家。多年来，DQN 的几种变体相继发布，每种变体都针对原始算法的特定弱点进行了改进。2017 年，Hessel 等人。[2]通过结合 6 种强大的变体，充分利用了 DQN 调色板，打造出所谓的 DQN Megazord：Rainbow。在本文中，我们将分解组成 Rainbow 的各个组件，同时回顾它们在 Stoix 库中的 JAX 实现。DQNRainb
给定一个由输入/输出对组成的数据集，如何找到与数据一致的小 DNF？这个问题称为 DNF 最小化，在计算机科学史上以各种形式出现。在这篇由两部分组成的博客文章中，我将调查一些关于这个问题的复杂性的结果以及与学习 DNF 的一些联系。历史和动机。几十年来，DNF 最小化一直是逻辑综合界的核心问题。在这个领域，这个问题被称为“两级逻辑综合”。它有着悠久的历史，可以追溯到 1952 年奎因写的一篇名为“简化真值函数的问题”的论文。奎因的论文在某种程度上是对香农硕士论文“继电器和开关电路的符号分析”的回应，该论文将布尔代数引入了电路设计的研究。奎因对以下问题感兴趣。给定一个布尔函数（作为真值表），找到
