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Journal|[J]Journal of Autonomous IntelligenceVolume 2, Issue 2. 2019. PP 25-25

MT强化学习——一个技术导论

Reinforcement Learning - A Technical Introduction

作者: Elmar Diederichs
展开

DOI: 10.32629/jai.v2i2.45

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Frontier Scientific Publishing

Frontier Scientific Publishing(Open Access)

摘要 / Abstract

MT

强化学习为行为和序贯决策提供了认知科学的视角,前提是RL-算法在学习问题中引入了代理的计算概念。因此,它解决了一类抽象的问题th

原文

Reinforcement learning provides a cognitive science perspective to behavior and sequential decision making provided that RL-algorithms introduce a computational concept of agency to the learning problem. Hence it addresses an abstract class of problems th

关键词 / Keywords

MT
经典强化学习; 马尔可夫决策过程; 未知环境中的预测和自适应控制

原文
Classical reinforcement learning; Markov decision processes; Prediction and adaptive control in unknown environments

参考文献 / References（引用的文献）：本文研究的参考依据

引证文献 / Cited by（被引用的文献）：引用本文作为参考依据的文献

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