假设有这样的房间 如果将房间表示成点,然后用房间之间的连通关系表示成线,如下图所示: ...
许久没有更新重新拾起,献于小白 这次介绍的是强化学习 Q learning,Q learning也是离线学习的一种 关于Q learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 简要 q learning的伪代码先看这部分,很重要 简单的算法语言描述就是 开始执行任务: 随机选择一个初始动作 执行这些动作 若未达到目标状态,则执行一下几步 在当前状态s所有可能的行为中选 ...
2018-01-10 15:10 0 3821 推荐指数:
假设有这样的房间 如果将房间表示成点,然后用房间之间的连通关系表示成线,如下图所示: ...
1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计;Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...
https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-network,最后通过两个 ...
在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程,MDP可以对强化学习的问题进行建模,Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中,我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$,因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...
1、知识点 2、Bellman优化目标 3、bellman案例,gridworld.py和ValueIteration.py View Code View Code 4、认识Q-Learning ...
Q学习动作探索策略中的ep-greepy,以ep的概率进行随机探索,以1-ep的概率以最大值策略进行开发,因为设定的迭代次数比较多,所以肯定存在一定的次数去搜索不同的动作。 1)Python版本 b站上的学习教程https://blog.csdn.net/qq_36124802/article ...
/intro_q_learning) 这是一个二维的问题,不过我们可以把这个降维,变为一维的问题。 感谢:https:// ...