算法思想 Q Learning是强化学习算法中value based的算法，Q即为Q s，a ，就是在某一个时刻的state状态下，采取动作a能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的reward奖赏， 所以算法的主要思想就是将state和action构建成一张Q table表来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大收益的动作。 Q learning的主要优势就是使用了时间差分法 ...
2021-09-30 19:49 0 129 推荐指数：
在上一篇博客中，我们详细的对Q-learning的算法流程进行了介绍。同时我们使用了\(\epsilon-贪婪法\)防止陷入局部最优。 那么我们可以想一下，最后我们得到的结果是什么样的呢？因为我们考虑到了所有的（\(\epsilon-贪婪法\)导致的）情况，因此最终我们将会得到一张 ...
这篇写的是不太对的，详细还是找个靠谱的吧！ 一些说明、参阅 https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents ...
与数据挖掘系列的博客，内容还是比较少的，内容如下所示： DQN（Deep Q-learning ...
简介 DQN入门系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html 本来呢，在上一个系列数据挖掘入门系列博客中，我是准备写数据挖掘的教程，然后不知怎么滴，博客越写越偏，写到了神经网络，深度学习去了。在我写完数据挖掘博客 ...
简介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQN（Deep Q-learning）入门教程（四）之Q-learning Play Flappy Bird 中，我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值，那么这样有什么不足呢？我们可以将问题的稍微复杂化一点 ...
）？模型其实就是我们在第一篇博客：DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍种所 ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ICLR 2020 ABSTRACT 本文介绍了Meta-Q-Learning (MQL)，这是一种用于元强化学习(meta-RL)的新的异策算法。MQL基于三个简单的想法。首先，我们表明，如果可以访问表示过去轨迹 ...
强化学习基本介绍 强化学习是一种不同于监督学习和无监督学习的在线学习技术,基本模型图一所示。它把学习看作是一个“试探一评价”的过程,首先学习系统称为智能体感知环境状态,采取某一个动作作用于环境,环境 ...
