1. state:狀態，可以是機器人的位置，速度，加速度等
2. action:對於每一個狀態，可能的動作
3. state transition:狀態轉移
3.1 state transition probability:
4. policy：告訴agent在這個狀態應該採用哪個action
強化學習理論-第1課-基礎概念
相關文章
- 強化學習-學習筆記1 | 基礎概念強化學習筆記
- 強化學習理論-第4課-值迭代與策略迭代強化學習
- 強化學習詳解：理論基礎與核心演算法解析強化學習演算法
- 微課sql最佳化(1)、基礎概念介紹SQL
- 強化學習的基礎缺陷強化學習
- 強化學習（一）模型基礎強化學習模型
- 12. 2020年秋季UC Berkeley CS285《深度強化學習》第4課：強化學習導論_2/6【中英字幕】強化學習
- 軟體測試理論（1）基礎理論
- 大神之路-起始篇 | 第1章.電腦科學導論之【基礎緒論】學習筆記筆記
- 作業系統學習筆記-1：基礎概念作業系統筆記
- ARCore學習之旅：基礎概念
- 監督學習基礎概念
- 【Elasticsearch學習】之基礎概念Elasticsearch
- kettle基礎概念的學習
- 機器學習數學複習 - 1.概率論基礎機器學習
- 圖論（一）--基礎概念圖論
- (1)分散式事務理論基礎分散式
- 【強化學習】強化學習的基本概念與程式碼實現強化學習
- 1章 基礎概念
- java 基礎概念 (1)Java
- python基礎學習1Python
- 高中化學基礎（1）
- 從2019 AI頂會最佳論文，看深度學習的理論基礎AI深度學習
- WEB基礎理論Web
- 基礎理論01
- Hive理論基礎Hive
- Zookeeper基礎理論
- 強化學習之蒙特卡洛學習,時序差分學習理論與實戰強化學習
- U-Boot-基礎概念與學習分享boot
- 《快學 Go 語言》第 2 課 —— 變數基礎Go變數
- 規範化理論基本概念
- 機器學習基礎——整合學習1機器學習
- 史丹佛自然語言處理習題課1——緒論自然語言處理
- Hacker-基礎學習(1)
- C++基礎學習1C++
- 統計學習一：1.概論：基本概念
- 密碼學基礎概念 — 密碼學複習（一）密碼學
- diffusion model 理論基礎