/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:// ...
本文作者:hhh 本文地址:https: www.cnblogs.com hhh p .html 问题情境 o T T 就是宝藏的位置, o 是探索者的位置 这一次我们会用 q learning 的方法实现一个小例子,例子的环境是一个一维世界,在世界的右边有宝藏,探索者只要得到宝藏尝到了甜头,然后以后就记住了得到宝藏的方法,这就是他用强化学习所学习到的行为。 Q learning 是一种记录行为值 ...
2018-12-17 21:23 1 7637 推荐指数:
/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:// ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10143579.html 感谢pengdali,本文的 class Maze 参考了他的博 ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10139738.html 例一的代码是函数式编写的,这里用面向对象的方式重新撸了一遍。好处是,更便于理解环境(Env)、个体(Agent)之间的关系。 有缘看到的朋友,自己慢慢体会 ...
将例二改写成面向对象模式,并加了环境! 不过更新环境的过程中,用到了清屏命令,play()的时候,会有点问题。learn()的时候可以勉强看到:P 0.效果图 1.完整代码 相对于例一,修改的地方: Agent 五处:states, actions ...
Q-learning是强化学习中一种经典的无监督学习方法,通过与环境交互来指导学习; 大部分强化学习都是基于马尔科夫决策(MDP)的。MDP是一个框架,而Q学习是应用了这种框架的一个具体的学习方法。 Q学习的四要素:(agent,状态 s,动作 a,奖励 r) 简而言之,agent ...
的强化学习求解方法都是基于TD的。这篇文章会使用就用代码实现 SARSA 和 Q-Learning 这 ...
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 ...