在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(三)优化,优化 中,我们经过优化和训练,得到了一个还不错的Q表格,这一节我们将用pygame实现一个有人机对战,机机对战和作弊功能的井字棋游戏。至于胜率统计这个功能,其实没有必要了——因为Q表格AI内战永远是平局。基本的pygame用法 ...
在 强化学习实战 表格型Q Learning玩井字棋 二 开始训练 中,我们让agent 简陋地 训练了起来,经过了耗费时间的 万局游戏过后,却效果平平,尤其是初始状态的数值表现和预期相差不小。我想主要原因就是没有采用等价局面同步更新的方法,导致数据利用率较低。等价局面有 个,分别是:旋转 ,旋转 ,旋转 ,水平翻转,垂直翻转,旋转 水平翻转,旋转 垂直翻转,如下图所示。另外,在生成等价局面的同时 ...
2021-12-10 18:36 0 160 推荐指数:
在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(三)优化,优化 中,我们经过优化和训练,得到了一个还不错的Q表格,这一节我们将用pygame实现一个有人机对战,机机对战和作弊功能的井字棋游戏。至于胜率统计这个功能,其实没有必要了——因为Q表格AI内战永远是平局。基本的pygame用法 ...
在 强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋 中,我们构建了一个井字棋环境,并进行了测试。接下来我们可以使用各种强化学习方法训练agent出棋,其中比较简单的是Q学习,Q即Q(S, a),是状态动作价值,表示在状态s下执行动作a的未来收益的总和。Q学习的算法如下: 可以看到,当agent ...
在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)搭个框架 中,我们构建了以Game() 和 Agent() 类为基础的框架,本篇我们要让agent不断对弈,维护Q表格,提升棋力。那么我们先来盘算一下这几个问题: Q1:作为陪练的一方,策略上有什么要求吗? A1:有,出棋 ...
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: ...
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 ...
许久没有更新重新拾起,献于小白 这次介绍的是强化学习 Q-learning,Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 简要 q-learning的伪代码先看这部分,很重要 简单 ...
https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-network,最后通过两个 ...
在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程,MDP可以对强化学习的问题进行建模,Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中,我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$,因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...