Q-learning算法介绍（1）
我们在这里使用一个简单的例子来介绍Q-learning的工作原理。下图是一个房间的俯视图，我们的智能体agent要通过非监督式学习来了解这个陌生的环境。图中的0到4分别对应一个房间，5对应的是建筑物周围的环境。如果房间之间有一个门，那么这2个房间就是直接相通的，否则就要通过其他房间相通 ...
原文：Q-learning算法介绍（2）
前面我们介绍了Q learning算法的原理，现在我们就一步一步地用实际数值演示一下，给大家一个更直观的认识。 首先我们选择Gamma值的初值为 . ，agent的初始位置是房间 ，前面显示的R矩阵不变，Q矩阵所有值都被初始化为 。 由于起始位置是房间 ，所以我们先看R矩阵的第二行，其中有 个可能，从房间 到房间 从房间 到房间 。算法是随机选择其中之一。假设我们随机选到后者，看看算法如何更新Q ...
2020-04-25 03:18 0 872 推荐指数：
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