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
Reinforcement Learning, Part 5: Temporal-Difference Learning
智能协同动态规划和蒙特卡罗算法简介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。强化学习的非凡之处在于，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。注意。为了充分理解本文中的概念，强烈建议您熟悉之前文章中讨论的动态规划和蒙特卡罗方法。强化学习，第 2 部分：策略评估和改进强化学习，第 3 部分：蒙特卡罗方法关于本文在第 2 部分中，我们探索了动态规划 (DP) 方法，其中代理根据先前的计算迭代更新 V-/Q 函数及其策略，并用新的估计值替换它们。
Reinforcement Learning, Part 5: Temporal-Difference Learning | by Vyacheslav Efimov | Jul, 2024
智能协同动态规划和蒙特卡罗算法 15 分钟阅读 · 18 小时前 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动作中学习，从而获得奖励。强化学习是强化学习，第 5 部分：时间差异学习 | 作者：Vyacheslav Efimov | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Ученые Пермского Политеха ищут способ определения микропластика в природе
使用神经网络识别微塑料的技术将加快信息处理速度并允许监测环境状态
Разработка московской Urus задействована в Калужской области для оценки состояния воздуха
莫斯科 Urus 公司的产品 - 在线平台“Ekomon” - 用于卡卢加地区的空气监测。这是一个硬件和软件复合体，旨在收集和处理有关环境状态的信息。自治区自然资源部门户网站上的数据是从工业区安装的 15 个小型污染控制站在线获取的。门户上收到的信息以空气质量指数 AQI 的形式显示。作为监测的一部分，监测一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、硫化氢、氨、甲醛的含量以及粉尘浓度。该项目正在生态国家项目的框架内实施。
