From 91424a970d6350f805d27bc45494826c23d96c19 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: qiwang067 Date: Sun, 23 Oct 2022 20:15:59 +0800 Subject: [PATCH] update ch1 --- docs/chapter1/chapter1.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/chapter1/chapter1.md b/docs/chapter1/chapter1.md index c6184a5..908c467 100644 --- a/docs/chapter1/chapter1.md +++ b/docs/chapter1/chapter1.md @@ -23,7 +23,7 @@ > 通常假设样本空间中全体样本服从一个未知分布，我们获得的每个样本都是独立地从这个分布上采样获得的，即独立同分布(independent and identically distributed，简称 i.i.d.)。 -在强化学习中，监督学习的两个假设其实都不能得到满足。以雅达利（Atari） 游戏 Breakout 为例，如图 1.3 所示，这是一个打砖块的游戏，控制木板左右移 动从而把球反弹到上面来消除砖块。在玩游戏的过程中，我们可以发现智能体得到的观测（observation）不是独立同分布的，上一帧与下一帧间其实有非常强的 连续性。我们得到的数据是相关的时间序列数据，不满足独立同分布。另外，我 们并没有立刻获得反馈，游戏没有告诉我们哪个动作是正确动作。比如现在把木板往右移，这只会使得球往上或者往左一点儿，我们并不会得到即时的反馈。因 此，强化学习之所以困难，是因为智能体不能得到即时的反馈，然而我们依然希望智能体在这个环境中学习。 +在强化学习中，监督学习的两个假设其实都不能得到满足。以雅达利（Atari） 游戏 Breakout 为例，如图 1.3 所示，这是一个打砖块的游戏，控制木板左右移 动从而把球反弹到上面来消除砖块。在玩游戏的过程中，我们可以发现智能体得到的观测（observation）不是独立同分布的，上一帧与下一帧间其实有非常强的 连续性。我们得到的数据是相关的时间序列数据，不满足独立同分布。另外，我 们并没有立刻获得反馈，游戏没有告诉我们哪个动作是正确动作。比如现在把木板往右移，这只会使得球往上或者往左一点儿，我们并不会得到即时的反馈。因此，强化学习之所以困难，是因为智能体不能得到即时的反馈，然而我们依然希望智能体在这个环境中学习。