强化学习

目　　录

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Reinforcement Learning: State-of-the-Art

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译者序

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序言

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前言

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作者清单

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第一部分　绪论

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第1章　强化学习和马尔可夫决策过程  2

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1.1　简介  2

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1.2　时序决策  3

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1.2.1　接近时序决策  4

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1.2.2　在线学习与离线学习  4

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1.2.3　贡献分配  5

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1.2.4　探索–运用的平衡  5

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1.2.5　反馈、目标和性能  5

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1.2.6　表达  6

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1.3　正式的框架  6

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1.3.1　马尔可夫决策过程  7

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1.3.2　策略  9

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1.3.3　最优准则和减量  9

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1.4　价值函数和贝尔曼方程  10

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1.5　求解马尔可夫决策过程  12

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1.6　动态规划：基于模型的解决方案  13

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1.6.1　基本的动态规划算法  13

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1.6.2　高效的动态规划算法  17

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1.7　强化学习：无模型的解决方案  19

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1.7.1　时序差分学习  20

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1.7.2　蒙特卡罗方法  23

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1.7.3　高效的探索和价值更新  24

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1.8　总结  27

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参考文献  27

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第二部分　高效的解决方案框架

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第2章　批处理强化学习  32

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2.1　简介  32

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2.2　批处理强化学习问题  33

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2.2.1　批处理学习问题  33

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2.2.2　增长批处理学习问题  34

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2.3　批处理强化学习算法的基础  34

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2.4　批处理强化学习算法  37

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2.4.1　基于核的近似动态规划  37

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2.4.2　拟合Q迭代  39

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2.4.3　基于最小二乘的策略迭代  40

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2.4.4　识别批处理算法  41

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2.5　批处理强化学习理论  42

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2.6　批处理强化学习的实现  43

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2.6.1　神经拟合Q迭代  44

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2.6.2　控制应用中的神经拟合Q迭代算法  45

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2.6.3　面向多学习器的批处理强化学习  46

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2.6.4　深度拟合Q迭代  48

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2.6.5　应用／发展趋势  49

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2.7　总结  50

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参考文献  50

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第3章　策略迭代的最小二乘法  53

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3.1　简介  53

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3.2　预备知识：经典策略迭代算法  54

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3.3　近似策略评估的最小二乘法  55

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3.3.1　主要原则和分类  55

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3.3.2　线性情况下和矩阵形式的方程  57

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3.3.3　无模型算法的实现  60

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3.3.4　参考文献  62

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3.4　策略迭代的在线最小二乘法  63

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3.5　例子：car-on-the-hill  64

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3.6　性能保障  66

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3.6.1　渐近收敛性和保证  66

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3.6.2　有限样本的保证  68

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3.7　延伸阅读  73

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参考文献  74

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第4章　学习和使用模型  78

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4.1　简介  78

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4.2　什么是模型  79

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4.3　规划  80

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4.4　联合模型和规划  82

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4.5　样本复杂度  84

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4.6　分解域  86

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4.7　探索  88

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4.8　连续域  91

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4.9　实证比较  93

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4.10　扩展  95

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4.11　总结  96

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参考文献  97

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第5章　强化学习中的迁移：框架和概观  101

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5.1　简介  101

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5.2　强化学习迁移的框架和分类  102

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5.2.1　迁移框架  102

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5.2.2　分类  104

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\n

5.3　固定状态–动作空间中从源到目标迁移的方法  108

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5.3.1　问题形式化  108

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5.3.2　表示迁移  109

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5.3.3　参数迁移  110

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5.4　固定状态–动作空间中跨多任务迁移的方法  111

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5.4.1　问题形式化  111

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5.4.2　实例迁移  111

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5.4.3　表示迁移  112

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5.4.4　参数迁移  113

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5.5　不同状态–动作空间中从源到目标任务迁移的方法  114

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5.5.1　问题形式化  114

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5.5.2　实例迁移  115

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5.5.3　表示迁移  115

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5.5.4　参数迁移  116

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5.6　总结和开放性问题  116

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参考文献  117

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第6章　探索的样本复杂度边界  122

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6.1　简介  122

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6.2　预备知识  123

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6.3　形式化探索效率  124

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6.3.1　探索的样本复杂度和PAC-MDP  124

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6.3.2　遗憾最小化  125

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6.3.3　平均损失  127

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6.3.4　贝叶斯框架  127

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6.4　通用PAC-MDP定理  128

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6.5　基于模型的方法  130

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6.5.1　Rmax  130

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6.5.2　Rmax的泛化  132

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6.6　无模型方法  138

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6.7　总结  141

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参考文献  141

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第三部分　建设性的表征方向

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第7章　连续状态和动作空间中的强化学习  146

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7.1　简介  146

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7.1.1　连续域中的马尔可夫决策过程  147

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7.1.2　求解连续MDP的方法  148

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7.2　函数逼近  149

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7.2.1　线性函数逼近  150

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7.2.2　非线性函数逼近  153

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7.2.3　更新参数  154

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7.3　近似强化学习  157

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7.3.1　数值逼近  157

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7.3.2　策略逼近  162

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7.4　双极车杆实验  168

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7.5　总结  171

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参考文献  171

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第8章　综述：求解一阶逻辑马尔可夫决策过程  179

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8.1　关系世界中的顺序决策简介  179

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8.1.1　马尔可夫决策过程：代表性和可扩展性  180

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8.1.2　简短的历史和与其他领域的联系  181

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8.2　用面向对象和关系扩展马尔可夫决策过程  183

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8.2.1　关系表示与逻辑归纳  183

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8.2.2　关系型马尔可夫决策过程  184

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8.2.3　抽象问题和求解  184

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8.3　基于模型的解决方案  186

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8.3.1　贝尔曼备份的结构  186

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8.3.2　确切的基于模型的算法  187

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8.3.3　基于近似模型的算法  190

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8.4　无模型的解决方案  192

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8.4.1　固定泛化的价值函数学习  192

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8.4.2　带自适应泛化的价值函数  193

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8.4.3　基于策略的求解技巧  196

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8.5　模型、层级、偏置  198

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8.6　现在的发展  201

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8.7　总结和展望  203

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参考文献  204

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第9章　层次式技术  213

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9.1　简介  213

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9.2　背景  215

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9.2.1　抽象动作  215

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9.2.2　半马尔可夫决策问题  216

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9.2.3　结构  217

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9.2.4　状态抽象  218

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9.2.5　价值函数分解  219

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9.2.6　优化  220

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9.3　层次式强化学习技术  220

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9.3.1　选项  221

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9.3.2　HAMQ学习  222

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9.3.3　MAXQ  223

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9.4　学习结构  226

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9.5　相关工作和当前研究  228

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9.6　总结  230

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\n

参考文献  230

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第10章　针对强化学习的演化计算  235

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10.1　简介  235

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10.2　神经演化  237

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10.3　TWEANN  239

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10.3.1　挑战  239

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10.3.2　NEAT  240

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10.4　混合方法  241

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10.4.1　演化函数近似  242

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10.4.2　XCS  243

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10.5　协同演化  245

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10.5.1　合作式协同演化  245

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10.5.2　竞争式协同演化  246

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10.6　生成和发展系统  247

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10.7　在线方法  249

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10.7.1　基于模型的技术  249

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10.7.2　在线演化计算  250

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10.8　总结  251

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\n

参考文献  251

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第四部分　概率模型

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第11章　贝叶斯强化学习  260

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11.1　简介  260

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11.2　无模型贝叶斯强化学习  261

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11.2.1　基于价值函数的算法  261

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11.2.2　策略梯度算法  264

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11.2.3　演员–评论家算法  266

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11.3　基于模型的贝叶斯强化学习  268

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11.3.1　由POMDP表述的贝叶斯强化学习  268

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11.3.2　通过动态规划的贝叶斯强化学习  269

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11.3.3　近似在线算法  271

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11.3.4　贝叶斯多任务强化学习  272

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11.3.5　集成先验知识  273

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11.4　有限样本分析和复杂度问题  274

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11.5　总结和讨论  275

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\n

参考文献  275

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第12章　部分可观察的马尔可夫决策过程  279

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12.1　简介  279

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12.2　部分可观察环境中的决策  280

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12.2.1　POMDP模型  280

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12.2.2　连续和结构化的表达  281

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12.2.3　优化决策记忆  282

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12.2.4　策略和价值函数  284

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12.3　基于模型的技术  285

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12.3.1　基于MDP的启发式解决方案  285

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12.3.2　POMDP的值迭代  286

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12.3.3　确切的值迭代  288

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12.3.4　基于点的值迭代方法  290

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12.3.5　其他近似求解方法  291

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12.4　无先验模型的决策  292

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12.4.1　无记忆技术  292

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12.4.2　学习内部记忆  292

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12.5　近期研究趋势  294

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参考文献  295

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第13章　预测性定义状态表示  300

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13.1　简介  300

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13.1.1　状态是什么  301

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13.1.2　哪一个状态表示  301

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13.1.3　为什么使用预测性定义模型  302

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......

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