强化学习入门之智能走迷宫-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 ...
原文：强化学习入门之智能走迷宫-价值迭代算法
x 价值迭代算法基础概念 x . 奖励 若要实现价值迭代，首先要定义价值，在迷宫任务中，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 R t R t 考虑时间因素，需要引入折扣率，这样可以在最后拟合时获得时间最短的策略。 Gt R t yR t y R t .... x 动作价值与状态价值 在迷宫中，当我们的智能体走到终点时设置奖励R ...
2021-06-09 15:26 0 293 推荐指数：
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