强化学习

1、1,基于强化学习的推荐系统,目录,目录S,2,目录,3,1、协同过滤推荐算法,2、基于内容的推荐,5、推荐系统的评价准则,3、基于图结构的推荐,4、混合推荐&其他推荐算法,协同过滤推荐算法,1,用户-项目评分矩阵,User-item rating matrix,协同过滤推荐算法,1.基于用户(user-based)的推荐,根据余弦相似度计算用户间相似度,根据计算出来的相似度估计用户评分：（2.5）,基于记忆的推荐,2.基于项目(item-based)的推荐,根据余弦相似度计算项目间相似度,根据计算出来的相似度估计评分,基于记忆的推荐,采用统计学、机器学习、数据挖掘等方法，根据用户历史。

2、1强化学习导论 习题册一、强化学习相关问题1. 请列举三个能够用强化学习框架描述的例子，并确定每个例子的状态、动作以及相应的回报值。请尽量列举三个不同的例子，并针对其中一个例子，归纳在建模过程中的一些限制因素。答：迷宫，俄罗斯方块等。2. 强化学习框架是否能够用来描述所有的具有目标导向的任务？如果不可以，你是否可以举一个反例？答：可以。3. 驾驶问题。你可以根据油门、方向盘、刹车，也就是你身体能接触到的机械来定义动作。或者你可以进一步定义它们，当车子在路上行驶时，将你的动作考虑为轮胎的扭矩。你也可以退一步。

3、强化学习研究进展1 引言智能系统的一个主要特征是能够适应未知环境，其中学习能力是智能系统的关键技术之一。在机器学习范畴，根据反馈的不同，学习技术可以分为监督学习（Supervised learning） 、非监督学习（Unsupervised learning）和强化学习（Reinforcement learning）三大类。其中强化学习是一种以环境反馈作为输入的、特殊的、适应环境的机器学习方法。所谓强化学习是指从环境状态到行为映射的学习，以使系统行为从环境中获得的累积奖赏值最大。该方法不同与监督学习技术那样通过正例、反例来告知采取何种行为，而是通过试错（tri。

4、1.前刀刃压入,2.中位裂纹生成,6.加工结束后刀刃收起,5.中位置裂纹侧向扩散,4后刀刃压入启动,3、中位裂纹扩展,2.CNC加工后断面微裂种类,背景：CNC加工过程程中切口断面出现尖锐凸点或微裂纹致使玻璃抗冲击强度下降目的：通过氢氟酸蚀刻工艺对CNC加工中出现的凸点或微裂轻度腐蚀，使玻璃断面无集中应力释放点，恢复切口玻璃断面应力，恢复切口面抗冲击效果。,玻璃切削加工中引起的断面不良机理,一、切削加工中切削液差异引起的不同断面效果,1.不良切削液引起的硅氧键断裂不良机理图片,3.不良切削液引起的硅氧键断裂不良实际图片（SEM）,2.优。

5、 激发学习兴趣 强化学习动机 激发学习兴趣 强化学习动机 激发学习兴趣 强化学习动机叶圣陶先生说：“把教师的要求转变成学生的需要是改变教学的最高境界，激发学习兴趣 强化学习动机。”这句话生动而全面地诠释了激发学生学习兴趣强化学习动机在教学中的意义和重要性。即：学习兴趣是学习的动力，是开发智力的钥匙，怎样激发学生的学习兴趣，以达到教学的最高境界呢？结合教材内容和特点可采用多种方法。一、创设悟境，激发求知欲因材施教，创设悟境是激发学生学习兴趣的有效方法能使学生变“机械接受”为“主动探究”。在教学雾松这一课。

6、,强化学习(2),Reinforcement Learning,2 动态规划与强化学习介绍,前言,动态规划（DP）,强化学习（RL）,马尔可夫决策过程（MDP）,需要行为模型,不需要行为模型,值迭代,策略迭代,策略搜索,算法：,确定,随机,2.1 介绍（1）,在DP和RL中，控制器（agent，决策者）与过程（环境）进行交互，通过3种信号： 状态信号：描述过程的状态。 动作信号：让控制器去影响过程。 奖赏信号：一个标量。根据动作的立即表现，过程给控制器的反馈。,在每个离散时间步，控制器接收来自过程的状态测量值，并采取一个动作，使得过程迁移到一个新状态，并产生一个奖。

7、,Automation and Control Engineering Series,强化学习(1),1 介绍,1.3 关于本书,1.2 动态规划与强化学习中的逼近,前言（1）,动态规划（DP）,强化学习（RL）,解决最优控制问题,需要行为模型,不需要行为模型,在一段时间里，为获得预期目标，选择哪些动作（决策）应用于系统。 目标：是优化长期性能，即与环境交互过程中的累计奖赏。 奖赏：奖赏用于评价一步决策性能。,自动控制,人工智能,运筹学,医学,经济学,应用：,自动控制：控制器接收来自过程的输出指标（状态，奖赏），通过控制器的决策，对过程采取一些动作，产生满足某种要求的行为。。

8、第四章 强化学习4.1 强化学习概述智能系统的一个主要特征是能够适应未知环境，其中学习能力是智能系统的关键技术之一。在机器学习范畴内，根据反馈的不同，学习技术可以分为监督学习（Supervised learning） 、非监督学习（ Unsupervised learning）和强化学习（Reinforcement learning）三大类。其中强化学习是一种以环境反馈作为输入的、特殊的、适应环境的机器学习方法。强化学习又称为增强学习、加强学习、再励学习或激励学习，是一种从环境状态到行为映射的学习，目的是使动作从环境中获得的累积回报值最大。强化学习的思想来源于动。

9、2019/10/18,强化学习 史忠植,1,高级人工智能 第十章,史忠植中国科学院计算技术研究所,强化学习,2019/10/18,强化学习 史忠植,2,内容提要,引言 强化学习模型 动态规划 蒙特卡罗方法 时序差分学习 Q学习 强化学习中的函数估计 应用,2019/10/18,强化学习 史忠植,3,引言,人类通常从与外界环境的交互中学习。所谓强化（reinforcement）学习是指从环境状态到行为映射的学习，以使系统行为从环境中获得的累积奖励值最大。 在强化学习中，我们设计算法来把外界环境转化为最大化奖励量的方式的动作。我们并没有直接告诉主体要做什么或者要采取哪个动。

10、1,REINFORCEMENT LEARNING,Overview & Applications to Music,Gautam Bhattacharya MUMT 621,2,rise of the machine, let us assume that we are playing against an imperfect player, one whose play is sometimes incorrect and allows us to win. For the moment, in fact, let us consider draws and losses to be equally bad for us. How might we construct a player that will find the imperfections in its opponents play and learn to maximize its chances of winning? - Sutton, R. S., and A. G. Barto. 1。

11、强化学习基本原理 通过学习来选择能达到其目标的最优动作。当 Agent 在其环境中做每个动作时，环境都会提供一个反馈信号，即 奖惩 值 。 强化学习也可看成是从环境到动作的映射学习过程，其目的就是采用的某动作能够从环境中得到最大的累积 奖惩值 。智能体 环 境动作奖惩状态强化学习模型从模型图我们可以得出，智能体不断地重复地学习不断的探索就是为了找到一个最优 的行为策略 。(1) 智能 体感知当前的状态；(2) 选择 适合当前状态的动作；(3) 执行 动作，环境发生变化并产生一个奖惩值(4) 奖惩 值反馈给系统。强化学习基本原理 强化。

12、制作者：芦馨蕊,现代人力资源 培训与开发,第三章 学习理论,一、学习的概念与内容 二、学习理论三、学习过程四、两种决定论影响学习和培训五、学习型组织学习的不同分类,主要学习理论, 强化理论（Reinforcement Theory） 社会学习理论（Social Learning Theory） 认知学习理论（Cognitive Learning Theory）人本主义的学习理论 （Learning theory of Humanism） 学习迁移理论（Transfer of Learning Theory）,强化理论（Reinforcement Theory）,强化理论（Reinforcement Theory）,强化理论（Reinforcement Theory）,提出：强化理论是美国的。

13、Human-level control through deep reinforcement learning,通过深度强化学习达到人类的控制水平,强化学习,强化学习就是agent(又称智能系统或智能体)通过与环境的交互学习一个从环境状态到行为映射，学习的目标是使其累积折扣回报值最大。传统的强化学习依赖于组合人工特征和线性价值函数（value function）或策略表达来实现。,马尔科夫决策链,马尔科夫决策过程一般包含如下五个元素: .状态集s。比如，在物体位置坐标。 .动作集A。比如，执行上下左右等一系列可行的动作集。 .状态转移概率Psa。 Psa表示在状态 状态下执行动作 后，转移到。

14、2019/4/6,强化学习 史忠植,1,高级人工智能 第十章,史忠植中国科学院计算技术研究所,强化学习,2019/4/6,强化学习 史忠植,2,内容提要,引言 强化学习模型 动态规划 蒙特卡罗方法 时序差分学习 Q学习 强化学习中的函数估计 应用,2019/4/6,强化学习 史忠植,3,引言,人类通常从与外界环境的交互中学习。所谓强化（reinforcement）学习是指从环境状态到行为映射的学习，以使系统行为从环境中获得的累积奖励值最大。在强化学习中，我们设计算法来把外界环境转化为最大化奖励量的方式的动作。我们并没有直接告诉主体要做什么或者要采取哪个动作,而是。

15、人类通常从与外界环境的交互中学习。所谓强化（reinforcement）学习是指从环境状态到行为映射的学习，以使系统行为从环境中获得的累积奖励值最大。在强化学习中，我们设计算法来把外界环境转化为最大化奖励量的方式的动作。我们并没有直接告诉主体要做什么或者要采取哪个动作,而是主体通过看哪个动作得到了最多的奖励来自己发现。主体的动作的影响不只是立即得到的奖励，而且还影响接下来的动作和最终的奖励,主体,强化学习模型,i: input r: reward s: state,a: action,状态 si,si+1,ri+1,奖励 ri,环境,动作 ai,强化学习概述,强化学习围绕。

16、DQN,简述,Background,Q-learning学习过程可写成下面公式:,Background,上面的公式是，将旧的Q-learning函数Qold(st,at)向着学习目标(当前获得的Reward加上下一步可获得的最大期望价值)按一个较小的学习速率学习，得到新的Q-learning函数Qnew(st,at)。其中学习速率决定了我们使用新获取的样本信息覆盖之前掌握的信息的比率，通常设为一个较小的值，可以保证学习过程的稳定，同时确保最后的收敛性。,Background,Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliq。

17、,强化学习简介 Reinforcement Learning,2,2,什么是机器学习（ Machine Learning）？机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。1959年美国的塞缪尔设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。,3,3,机器学习的分类？机器学。

18、强化学习,目录,引言 强化学习发展史 强化学习简介 强化学习算法 强化学习应用 未来展望,引言,在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。 监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。 非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导的情形下构建其内部表征。学习完全是开环的。,什么是强化学习,生物进化过。