本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.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 ...
本文作者:hhh 本文地址:https: www.cnblogs.com hhh p .html .说明 这里提供了二维迷宫问题的一个比较通用的模板,拿到后需要修改的地方非常少。 对于任意的二维迷宫的 class Agent,只需修改三个地方:MAZE R, MAZE R, rewards,其他的不要动 如下所示: .完整代码 Just enjoy it ...
2018-12-19 20:31 3 1968 推荐指数:
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.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 ...
/details/79369966 0.问题情境 一个6*6的迷宫,左上角入口,右下角出口。红色矩形为玩家,黑 ...
/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:// ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...