Deep Q-Network 學習筆記（二）—— Q-Learning與神經網絡結合使用（有代碼實現）
/6224313.html 這篇文章也是用非常簡單的說明將 Q-Learning 的過程給講解清楚了 ...
原文：Deep Q-Network 學習筆記（一）—— Q-Learning 學習與實現過程中碰到的一些坑
這方面的資料比較零散，學起來各種碰壁，碰到各種問題，這里就做下學習記錄。 參考資料： https: morvanzhou.github.io 非常感謝莫煩老師的教程 http: mnemstudio.org path finding q learning tutorial.htm http: www.cnblogs.com dragonir p .html 這篇文章也是用非常簡單的說明將Q Lea ...
2017-06-15 16:58 1 6330 推薦指數：
相關推薦
【轉】強化學習（一）Deep Q-Network
with Deep Reinforcement Learning 一文，在該文中第一次提出Deep Reinforce ...
Deep Learning專欄--強化學習之Q-Learning與DQN（2）
在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程，MDP可以對強化學習的問題進行建模，Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中，我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率$P$，因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...
增強學習 | Q-Learning
“價值不是由一次成功決定的，而是在長期的進取中體現” 上文介紹了描述能力更強的多臂賭博機模型，即通過多台機器的方式對環境變量建模，選擇動作策略時考慮時序累積獎賞的影響。雖然多臂賭博機模型中引入了價值的概念，但方法在建模過程中本質上是以策略為優化目標，因此又常被 ...
強化學習（九）Deep Q-Learning進階之Nature DQN
在強化學習（八）價值函數的近似表示與Deep Q-Learning中，我們講到了Deep Q-Learning（NIPS 2013）的算法和代碼，在這個算法基礎上，有很多Deep Q-Learning(以下簡稱DQN)的改進版，今天我們來討論DQN的第一個改進版Nature DQN ...
強化學習 7——Deep Q-Learning（DQN）公式推導
上都有不俗的表現。論文發表在了 Nature 上，此后的一些DQN相關算法都是在其基礎上改進，可以說是打 ...
論文筆記之：Deep Attention Recurrent Q-Network
Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups 摘要：本文將 DQN 引入了 Attention 機制，使得學習更具有方向性和指導性。（前段時間做一個工作打算就這么干，誰想到，這么快就被這幾個孩子給實現了，自愧不如 ...
強化學習-Q-learning學習筆記
Q學習動作探索策略中的ep-greepy,以ep的概率進行隨機探索，以1-ep的概率以最大值策略進行開發，因為設定的迭代次數比較多，所以肯定存在一定的次數去搜索不同的動作。 1）Python版本 b站上的學習教程https://blog.csdn.net/qq_36124802/article ...