在TOGAF的四大架构域（业务架构、数据架构、应用架构、技术架构）中，数据架构占据着独特而关键的位置。业务架构定义了“我们需要做什么”，应用架构回答“用什么系统来做”，技术架构解决“需要哪些基础设施支撑”，而数据架构则贯穿始终——它既是业务架构的信息投射，又是应用架构的设计约束，更是技术架构的选型依据。

作者：Massimiliano Patacchiola到目前为止，我们已经通过查找表（或者矩阵）表示效用函数。这种方法有一个问题，当潜在的马尔可夫决策过程很大时，有太多的状态和动作存储在内存中。此外，在这种情况下，访问所有可能的状态是非常困难的，这意味着我们无法估计这些状态的效用值。关键问题是泛化：如何产生一个只有很小子集的大状态空间的良好近似。在这篇文章中，我将向您展示如何使用特性的线性组合..

作者：Massimiliano Patacchiola欢迎来到“剖析强化学习”系列的第三部分。在第一篇和第二篇文章中，我们分析了动态规划和蒙特卡罗（MC）方法。第三部分要讲的强化学习技术称为时间差分（TD）方法。TD学习解决了MC学习中出现的一些问题，在第二部分的结论中我描述了这个问题之一，使用MC方法，需要等到episode结束才更新效用函数，这是一个严重的问题，因为一些应用程序可能会有很长..

Agent可以在自己的梦境中学习吗？概述我们探索建立支撑流行强化学习环境的生成型神经网络模型，我们的世界模型可以以无监督的方式快速训练，以学习针对环境的压缩时空表示。通过使用从世界模型中提取的特征作为agent的输入，我们可以训练一个非常紧凑和简单的策略，可以解决所要求的任务，甚至可以完全在其世界模型生成的梦境中训练agent，并将此策略迁移到实际环境。介绍世界模特，来自斯科特麦...

作者：Massimiliano Patacchiola欢迎来到“剖析强化学习”系列的第三部分。在第一篇和第二篇文章中，我们分析了动态规划和蒙特卡罗（MC）方法。第三部分要讲的强化学习技术称为时间差分（TD）方法。TD学习解决了MC学习中出现的一些问题，在第二部分的结论中我描述了这个问题之一，使用MC方法，需要等到episode结束才更新效用函数，这是一个严重的问题，因为一些应用程序可能会有很长..

作者：Massimiliano Patacchiola你好！欢迎来到“解剖强化学习”系列的第六部分。到现在我们已经了解了强化学习如何工作。然而，我们将大部分技术应用于机器人清洁示例，我决定采用这种方法的原因，是因为我认为应用于不同技术的同一个例子，可以帮助读者更好地理解从一种场景到另一种场景的变化。现在是将这些知识应用于其他问题的时候了。在下面的每一节中，我将介绍一个强化学习问题，并且将向您展..