原文:【强化学习】用pandas 与 numpy 分别实现 q-learning, saras, saras(lambda)算法

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:

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强化学习——Q-learning算法

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: ...

Wed Jun 26 17:27:00 CST 2019 1 3283
强化学习 5 —— SARSA 和 Q-Learning算法代码实现

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 ...

Mon Aug 10 23:34:00 CST 2020 1 914
强化学习-Q-Learning算法

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 ...

Sat Mar 09 19:28:00 CST 2019 0 1768
强化学习】python 实现 saras 例一

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-learningsaras 伪代码的对比 ...

Thu Dec 20 06:21:00 CST 2018 0 803
强化学习-时序差分算法(TD)和SARAS

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 ...

Sat Mar 09 18:50:00 CST 2019 0 1107
强化学习Q-Learning算法详解

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 ...

Tue Dec 04 17:34:00 CST 2018 0 3919
强化学习 Q-learning 及python实现

Q-learning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 ...

Mon Oct 19 22:20:00 CST 2020 0 746
 
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