有区别,故在实现上述算法时的细节有出入。故记录之 几点说明: 1). 为了更好的说明问题,采用最简单的 ...
本文作者:hhh 本文地址:https: www.cnblogs.com hhh p .html 说明:将之前 q learning 实现的例一,用 saras 重新写了一遍。具体问题这里就不多说了。 . q learning 与 saras 伪代码的对比 图片来源:https: morvanzhou.github.io tutorials machine learning reinforceme ...
2018-12-19 22:21 0 803 推荐指数:
有区别,故在实现上述算法时的细节有出入。故记录之 几点说明: 1). 为了更好的说明问题,采用最简单的 ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134855.html 问题情境 一个2*2的迷宫,一个入口,一个出口,还有一个陷阱。 ...
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 ...
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 ...
1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法。蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报。而且蒙特卡洛法有较大的方差,模型不是很稳定。本节我们介绍时序差分法,时序差分法 ...
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 ...
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 ...
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 ...