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: ...
本文作者:hhh 本文地址:https: www.cnblogs.com hhh p .html 特别感谢:本文的三幅图皆来自莫凡的教程 https: morvanzhou.github.io pandas是基于numpy的,但是两者之间的操作有区别,故在实现上述算法时的细节有出入。故记录之 几点说明: . 为了更好的说明问题,采用最简单的例一。 . 分离了环境与个体,采用类编程的形式。 . 调整 ...
2018-12-21 22:31 0 608 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: ...
上篇文章 强化学习——时序差分 (TD) --- SARSA and Q-Learning 我们介绍了时序差分TD算法解决强化学习的评估和控制问题,TD对比MC有很多优势,比如TD有更低方差,可以学习不完整的序列。所以我们可以在策略控制循环中使用TD来代替MC。优于TD算法的诸多优点,因此现在主流 ...
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 ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10146554.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。 0. q-learning 与 saras 伪代码的对比 ...
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,时序差分法不需要完整的序列,并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代。 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 ...
】Q-Learning详解1、算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法,Q即为Q(s,a)就是 ...
/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 ...