原文:《深度强化学习——边做边学》第二章 在走迷宫任务中随机探索 (修改后的代码)

如下图所示: 初始点在 S , 终点在S , 其中红线的部分是墙,不能通过,绿色的圆圈是此刻所在位置。 在任一的状态时可以选的动作其概率都是均等的,如果三个动作可以选就各为 . ,如果是两个动作可以选就各是 . 。 原书中已经提供代码,但是感觉看起来不是很明晰,于是修改了一下: https: gitee.com devilmaycry maze random 在修改代码的时候发现下面的一个有意思的 ...

2020-07-14 16:01 0 562 推荐指数:

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强化学习 - 机器人迷宫

强化学习 - 机器人迷宫 通过这篇文章,分享基于Udacity的机器人迷宫项目,使用强化学习实现; 问题描述 规则、需求如下: 智能机器人显示在右上角,在迷宫中,有陷阱(红色炸弹)及终点(蓝色的目标点)两种情景,机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地; 机器人可执行的动作 ...

Sun Sep 29 05:44:00 CST 2019 0 829
强化学习入门之智能迷宫-价值迭代算法

0x01 价值迭代算法基础概念 0x01.1 奖励 若要实现价值迭代,首先要定义价值,在迷宫任务,到达目标将获得奖励。 特定时间t给出奖励Rt称为即时奖励 未来获得的奖励总和Gt被称为总奖励 Gt=R(t+1)+R(t+2)+R(t+3) 考虑时间因素,需要引入折扣率 ...

Wed Jun 09 23:26:00 CST 2021 0 293
强化学习入门之智能迷宫-策略迭代算法

0x00 机器学习基础 机器学习可分为三类 监督学习 无监督学习 强化学习 三种学习类别的关键点 监督学习需要人为设置参数,设置好标签,然后将数据集分配到不同标签。 无监督学习同样需要设定参数,对无标签的数据集进行分组。 强化学习需要人为设置初始参数 ...

Mon Jun 07 17:48:00 CST 2021 0 342
深度强化学习——TRPO

TRPO 1.算法推导 ​ 由于我们希望每次在更新策略之后,新策略\(\tilde\pi\)能必当前策略\(\pi\)更优。因此我们希望能够将\(\eta(\tilde\pi)\)写为\(\eta ...

Fri Sep 10 22:33:00 CST 2021 0 191
深度强化学习稀疏奖励问题Sparse Reward

Sparse Reward 推荐资料 《深度强化学习稀疏奖励问题研究综述》1 李宏毅深度强化学习Sparse Reward4 ​ 强化学习算法在被引入深度神经网络,对大量样本的需求更加明显。如果智能体在与环境的交互过程没有获得奖励,那么该样本在基于值函数和基于策略梯度 ...

Wed Aug 04 07:06:00 CST 2021 0 267
强化学习代码实战

一.概述   强化学习是根据奖励信号以改进策略的机器学习方法。策略和奖励是强化学习的核心元素。强化学习试图找到最大化总奖励的策略。强化学习不是监督学习,因为强化学习学习过程没有参考答案;强化学习也不是非监督学习,因为强化学习需要利用奖励信号来学习。   强化学习任务常用“智能体/环境”接口 ...

Thu Nov 07 01:12:00 CST 2019 0 1047
深度学习强化学习的关系

强化学习是一个连续决策的过程,传统的机器学习的有监督学习是给定一些标注数据,学习一个好的函数,对未知数据做出很好的决策。但有时候,并不知道标注是什么,即一开始不知道什么是“好”的结果,所以RL不是给定标注,而是给一个回报函数,这个回报函数决定当前状态得到什么样的结果(“好”还是“坏 ...

Thu Jul 19 05:44:00 CST 2018 0 3170
 
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