【摘 要】
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一个激励学习Agent通过学习一个从状态到动作映射的最优策略来解决策问题.求解最优决策一般有两种途径:一种是求最大奖赏方法,另一种是求最优费用方法.利用求解最优费用函数
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一个激励学习Agent通过学习一个从状态到动作映射的最优策略来解决策问题.求解最优决策一般有两种途径:一种是求最大奖赏方法,另一种是求最优费用方法.利用求解最优费用函数的方法给出了一种新的Q学习算法.Q学习算法是求解信息不完全Markov决策问题的一种有效激励学习方法.Watkins提出了Q学习的基本算法,尽管他证明了在满足一定条件下Q值学习的迭代公式的收敛性,但是在他给出的算法中,没有考虑到在迭代过程中初始状态与初始动作的选取对后继学习的影响.因此提出的关联值递归Q学习算法改进了原来的Q学习算法,并且这
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如何在教学中为学生搭建充分展示他们语文能力的平台，这是每个语文老师都在探索的课题。我觉得为学生创造畅想的天空，才能充分调动教与学方面积极性，促使师生在教学过程中不断碰撞、融合，又碰撞，又融合，从而提高教学水平，促进教学质量螺旋式上升。如何创造这一片畅想的天空？我认为：引导学生在朗读中想象画面、在朗读中猜测课文内容、在朗读的意境中去品味文章，从而调动起学生的想象和联想，呼唤起学生的情感体验，铺设起一
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教育是为社会培养人才的，是一项神圣而崇高的事业。小学数学作为基础教育的基础学科，不仅肩负着从小给学生打好数学基础知识的任务，同时具有培养学生创新意识和实践能力的重要职能。那么，如何适应时代的发展要求，在教学中求新、求变，达到“学会”与“会学”的双重目标，切实提高学生的创新精神与实践能力呢？下面，结合本人教学实践，谈几点体会。 一、导入——巧设情境，激发兴趣 “兴趣是最好的老师”，只有学生对学习
美日半导体设备竞争由来已久，起始于７０年代，到８０年代末、９０年代初，又增加韩国的竞争。本文论述了美日韩间的半导体设备竞争，以及竞争的主要内容即投资竞争、市场竞争、厂商竞争和品种竞
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我攀登过雄奇险峻的山峰，欣赏过风景如画的田园，也游览过一碧千里的草原。但说起旅行中见过的最美的风景，那一幕便又在我的脑海中浮现…… 那是去年的国庆节的一次旅行。可能因为是假期，出行的人很多，整列车挤得满满当当的，沿途一直有人上车，却很少人下车，很快连通道中都挤满了人。这时，列车员在给我们座位旁的一位姐姐检票时，奇怪地问：“你不是有座位吗？为什么不坐？”这话引起了我的注意，只见那姐姐微微一笑，悄悄
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