强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。今天我们给大家介绍下马尔可夫决策过程中用到一些算法以及这些算法在R语言中如何实现的。
作为行为主义学派的重要技术，近年来，强化学习在 Atari 游戏领域大放异彩。然而，人们要想将强化学习技术真正应用于现实世界任务，还有很长的一段路要走。本文将真实世界强化学习任务抽象为「简化」和「求解」的两个步骤，从马尔科夫决策过程的角度，讨论了基于强化学习的普适性自动化技术。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）属于机器学习的一个分支，利用智能体（agent）通过状态感知、选择动作和接收奖励来与环境互动。每一步中，智能体都会通过观察环境状态，选择并执行一个动作，来改变其状态并获得奖励。
选自Medium 作者：Yassine Yousfi 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。 强化学习（RL） 强化学习是机器学习的一个重要领域，其中智能体通过对状态的感知、对行动的选择以及接受奖励和环境相连接。在每一步，智能体都要观察状态、选择并执行一个行动，这会改变它的状态并产生一个奖励。 马尔科夫决策过程（MDP） 在绝大多数传统的设
本文介绍了模型相关的强化学习，包括马尔科夫决策过程、策略迭代、价值迭代等概念。以机器人找金币问题为例子，介绍了如何使用这些算法进行强化学习。最后，介绍了强化学习的总结性结尾，包括策略迭代和价值迭代等算法，以及它们在机器人找金币问题中的应用。
在本文中，作者通过一个简化的强化学习框架来介绍强化学习的基本概念和问题。首先，作者介绍了马尔可夫决策过程（MDP），这是一个有向图，描述了状态、动作和奖励之间的关系。然后，作者详细讨论了强化学习中的基本概念，如代理、环境和奖励。最后，作者探讨了强化学习问题的求解方法，包括动态规划和蒙特卡罗方法。
部门用来开发的服务器之前的系统是ubuntu16.04的，已经好多年了，因为数据量庞大，更新系统怕有风险，一直没有升级。老系统局限性太多了，现在好多项目需要安装的软件版本太低，像openwrt、fenix一些工程编译所需要的最低系统环境都满足不了，所以最近终于把系统升到了ubuntu22.04，估计又可以用好几年了。
:考虑如上图所示的4 * 4的方格阵列,我们把它看成一个小世界.这个世界有16个状态,图中每一个小方格对应一个状态,依次使用0-15标记他们.图中状态0和15分别位于左上角和右下角,是终止状态,用灰色表示.
最近在做个类似的项目，有用到这方面的知识，顺便做一些记录和笔记吧，希望能帮到大家了解智能体应用开发
本章将开始介绍「强化学习」与适应性控制。在监督学习中，对于训练集我们均有明确的标签，算法只需要模仿训练集中的标签来给出预测即可。但对于某些情况，例如序列性的决策过程和控制问题，我们无法构建含有标签的训练集。即无法提供一个明确的监督学习算法来进行模仿。
今天分享一篇我研究生期间强化学习中的笔记，主要讲述了策略迭代算法寻找最优策略并帮助机器人飞速找出宝藏，每行代码均有详细注释，对其感兴趣的同学阅读完不妨实现一下。
强化学习的背景在之前的文章中已经进行了简单介绍，今天主要和大家分享MDP马尔科夫决策过程的相关内容。MDP可谓是其他强化学习的祖师爷，其他方法都是在祖师爷的基础上开枝散叶的，因此要学习强化学习就要学习MDP。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注专知公众号，获取强化学习pdf资料，详情
lk SPI驱动 1. 初始化时钟 在lk中，我们是从kmain开始执行下来的，而执行顺序则是先初始化时钟，也就是在platform_early_init函数中开始执行的： 在这里我们需要修改这个函数中的platform_clock_init();，我们来这里看这个函数，平台为msm8909： void platform_clock_init(void) { clk_init(msm_clocks_msm8909, ARRAY_SIZE(msm_clocks_msm8909)); } msm_cl
第二篇文章是整个强化学习基础知识中最重要的，请大家保持警惕。前面系列一我把马尔科夫奖赏过程的全部内容讲完了，下面开始分析马尔科夫决策过程，写作思路依然是参考Divad Silver强化学习课程ppt,由于本人水平有限，如有问题，欢迎指正，我即时修改，谢谢！ 本文思路：
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO Replication）、快速扩容、灵活容错等特性，GEO Replication 可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制，GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践，本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。
迷宫可以表示为一个二维网格，每个格子可以是墙壁（不可通过）或空地（可通过）。智能体可以采取四个动作：向上、向下、向左和向右移动。目标是找到宝藏，同时避免碰到墙壁。
祥请参考官网教程，使用其中的mdp参数文件(均100ps)，案例只考虑模拟顺利，暂不考虑合理性。
最近了解了强化学习方面的知识，准备进行下整理和总结。本文先介绍强化学习中一些基础概念。
贪婪策略梯度法如果用V(s)，需要MDP已知 对于已知MDP，可以通过策略迭代的方法，DP到最优策略
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。与多臂老虎机问题不同，马尔可夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制。如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程，也就是明确马尔可夫决策过程的各个组成要素。本章将从马尔可夫过程出发，一步一步地进行介绍，最后引出马尔可夫决策过程。
一 一周文章精粹 01 Go初学者的类型系统入门 对于Go初学者而言，尤其是对那些从OO语言转到Go的开发者，在他们大脑中根深蒂固的OO type hierachy不见了，这让他们似乎一下子失去了着力点或抓手。原Go core team成员JBD撰文阐述了Go类型系统的特点，诸如：流程优先、嵌入不是继承、多态、没有构造函数、没有范型等。 02 Go反射详解 Go语言提供了反射(reflect)特性，在标准库中很多常见功能都是用反射实现的，比如：encoding/json、fmt包的Println系列等
这篇文章的研究内容为：具有规划能力的智能体（agents with planning capabilities）。
今天给大家介绍上海交通大学魏冬青教授团队等人在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇文章“MDA-GCNFTG: identifying miRNA-disease associations based on graph convolutional networks via graph sampling through the feature and topology graph”。该文章中，作者开发了一种新的基于图卷积神经网络的方法，用于miRNA和疾病的关联预测（MDA）。实验结果表明，该方法不仅可以有效的预测新的MDA，还可以预测新的miRNA和新的疾病。它的性能显著优于经典的机器学习算法和最新的MDA预测方法。
接《马里奥 AI 实现方式探索 ：神经网络+增强学习（上）》 马尔可夫决策过程（MDP） 一提到马尔科夫，大家通常会立刻想起马尔可夫链（Markov Cha
mdp，tpp和send可能不会为你赢得任何设计大奖，但是它们会为你提供可以从终端运行的基本幻灯片。
马尔可夫（Markov）相关概念包括马尔可夫过程（Markov Process），马尔可夫奖赏过程（Markov Reward Process），马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）等。我们说他们都是具有马尔可夫性质（Markov Property）的，然后MRP就是再加上奖赏过程，MDP就是再加上决策过程。那么什么是马尔可夫性质呢？我们上边也提到过，用一句话来说就是“The future is independent of the past given the present” 即 “在现在情况已知的情况下，过去与将来是独立的”再通俗一点就是我们可以认为现在的这个状态已经包含了预测未来所有的有用的信息，一旦现在状态信息我们已获取，那么之前的那些信息我们都可以抛弃不用了。MDP描述了RL的Environment，并且这里的环境是完全可见的。而且几乎所有的RL问题都可以转为成为MDP，其中的部分可观测环境问题也可以转化为MDP
【新智元导读】机器学习技术总结回顾第二期：上一期，作者回顾了生成对抗网络 ICYMI 及 3 篇经典论文，本期关注的内容是强化学习。这本文中，作者从数学原理入手，深入分析强化学习。最后以深度强化学习著
在本文中我将介绍强化学习的基本方面，即马尔可夫决策过程。我们将从马尔可夫过程开始，马尔可夫奖励过程，最后是马尔可夫决策过程。
要讨论Max-Mean Dispersion Problem,就要首先了解Maximum Diversity Problem (MDP) 。
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作者：黄娘球 本文约1600字，建议阅读5分钟本文澄清易混淆基础概念、推导公式为主，回顾强化学习基础知识。
本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾)，将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础，它直接导致Q-Learning。
在已知的马尔可夫决策过程（MDP）中，无论是策略迭代（policy iteration）还是价值迭代(value iteration)，都假定已知环境（Environment）的动态和奖励（dynamics and reward），然而在许多的真实世界的问题中，MDP模型或者是未知的，或者是已知的但计算太复杂。本文讲述无模型的预测与控制Model-free Prediction and Control 中的前半部分，无模型的预测 （Model-free Prediction）通过与环境的交互迭代来求解问题。
高通display驱动 0. 关键字 MDSS : 高通平台lcd multimedia Display sub system DSI: Display Serial Interface qcom,mdss-dsi-force-clock-lane-hs; // faulse ：clock每帧回lp11 ture: clock不回 qcom,mdss-dsi-hfp-power-mode; // data 每行回lp11,对应的hfp要修改成300以上 1
均不再重要,比如在围棋中下一步怎么下只跟目前的棋子的位置有关,跟他们前面怎么下成这样无关.
选自joshgreaves 机器之心编译 强化学习（RL）是关于序列决策的一种工具，它可以用来解决科学研究、工程文理等学科的一系列问题，它也是围棋程序 AlphaGo 的重要组成部分。本文旨在分享 85 页强化学习课本中最重要的内容，我们从最基础的马尔科夫决策过程开始一步步构建形式化的强化学习框架，然后再详细探讨贝尔曼方程以打好强化学习的基础。当然，如果你想更全面地了解这一主题，建议阅读 Richard Sutton 和 Andrew Barto 的著作《Reinforcement Learning: An
GAPIT是一款非常老的而且非常流行的软件包，傻瓜式操作，一键出图出结果，一篮子的解决方案，是我最经常使用的GWAS分析软件包。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
在强化学习（一）模型基础中，我们讲到了强化学习模型的8个基本要素。但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前，模型的简化也很重要，这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，以下简称MDP)来简化强化学习的建模。
贪婪策略梯度法如果用V(s)，需要MDP已知 用Q（s，a），不需要已知MDP
要了解强化学习，就要从生物界找灵感，数据科学的大部分范畴都应该归结为实验科学和“空想”仿生学（笔者个人命名，不一定科学），我们可以从最低等的生物——一个单细胞生物开始，看看单细胞生物是如何学习的。首先给单细胞生物设计一个场景，它只有上下左右四个方向可以移动；周围有微生物，单细胞生物可以吃，看能吃多少；但还有些病毒，如果单细胞生物误食了就直接挂掉，然后系统会再产生一个新的单细胞生物继续上面的循环，当然系统在reset 这个单细胞生物时，已将之前遇到微生物（食物）和病毒（天敌）的经验输入到新的单细胞生物上。
之前写的Tassel说明文档，虽然我都是使用命令行相关的软件，但是我发现，Linux，命令行对大多数人还是可望而不可即，分享一篇我做的说明文档，用示例数据，一步一步进行GWAS分析。具体如下：
本文对层级增强学习（HRL）的一些概念（包括封建学习、选择框架、分层抽象机器、MAXQ等）进行扼要介绍，并对研究方向提供参考建议。
（1）对电商搜索场景中的多步排序问题进行形式化描述，定义搜索会话马尔科夫决策过程问题模型（Search Session Markov Decision Process, SSMDP）；
今天给大家介绍Zhenpeng Zhou , Steven Kearnes等人在Nature/Scientific Reports上发表的文章“Optimization of Molecules via Deep Reinforcement Learning”。这篇文章主要是提出了一个Molecule Deep Q-Networks (MolDQN)框架，通过结合化学领域知识和先进的强化学习技术来进行分子优化。作者采用直接对分子修改的方式，来保证100%的化学有效性；而且在任何数据集上都不进行预训练，以避免可能的偏差；最后通过与其他几种最近发表的分子优化算法对比，得出基于MolDQN框架的分子优化可以获得更好的性能。
强化学习是机器学习领域中一种重要且强大的学习范式，它通过智能体与环境的交互学习，在不断尝试和错误的过程中，优化其行为以最大化累积奖励。强化学习在许多现实场景中展现出了卓越的应用潜力，如自动驾驶、游戏策略优化、机器人控制等领域。
“基于模型的方法比没有模型的方法更具样本效率。”近年来，这种经常重复的格言在几乎所有基于模型的RL论文（包括Jacob论文）中都引起关注。如此常识，没有人甚至不介意在旁边加上引文，陈述的真实性是不言而喻的。很明显，但是这是错误的。实际上，在很多情况下，两种方法的采样效率是相同的。
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