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一、任何分布都能化为[0,1][0,1][0,1]均匀分布　　假设FX(a)=p(x≤a)FX(a)=p(x≤a)F_X(a)=p(x\le a)为累积分布函数，f(x)f(x)f(x)为概率密度函数，FX(a)=∫a−∞f(x)dxFX(a)=∫−∞af(x)dxF_X(a)=\int_{-\infty}^af(x)dx，则存在如下等式　　P(FX(X)≤a)=P(X≤F−1X(a))=...

GRAPH CONVOLUTIONAL REINFORCEMENT LEARNING文章在https://zhuanlan.zhihu.com/p/143816617

近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差。估计误差：可以理解为对测试集的测试误差。近似误差关注训练集，如果近似误差小了会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型。估计误差关注测试集，估计误差小了说明对未知数据的预测能力好。模型本身最接近最佳模型。...

本次开一个专栏，用来分享关于多智能体强化学习方面的入门内容。强化学习在单体稳定环境中取得了非常好的效果，DeepMind，OpenAI目前都在把眼光投向了多智能体强化学习，尤其是分布式的算法。本节内容分享在https://zhuanlan.zhihu.com/p/53474965。...

近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差。估计误差：可以理解为对测试集的测试误差。近似误差关注训练集，如果近似误差小了会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型。估计误差关注测试集，估计误差小了说明对未知数据的预测能力好。模型本身最接近最佳模型。...

Thien, Nguyen & Kumar, Akshat & Lau, Hoong. (2017). Policy Gradient With Value Function Approximation For Collective Multiagent Planning.内容详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/66571753

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