強化學習——Q-learning算法
假設有這樣的房間 如果將房間表示成點，然后用房間之間的連通關系表示成線，如下圖所示： ...
原文：強化學習之Q-learning ^_^
許久沒有更新重新拾起，獻於小白 這次介紹的是強化學習 Q learning，Q learning也是離線學習的一種 關於Q learning的算法詳情看 傳送門 下文中我們會用openai gym來做演示 簡要 q learning的偽代碼先看這部分，很重要 簡單的算法語言描述就是 開始執行任務: 隨機選擇一個初始動作 執行這些動作 若未達到目標狀態，則執行一下幾步 在當前狀態s所有可能的行為中選 ...
2018-01-10 15:10 0 3821 推薦指數：
相關推薦
強化學習-Q-Learning算法
1. 前言 Q-Learning算法也是時序差分算法的一種，和我們前面介紹的SARAS不同的是，SARSA算法遵從了交互序列，根據當前的真實行動進行價值估計；Q-Learning算法沒有遵循交互序列，而是在當前時刻選擇了使價值最大的行動。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...
強化學習之Q-learning簡介
https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 強化學習在alphago中大放異彩，本文將簡要介紹強化學習的一種q-learning。先從最簡單的q-table下手，然后針對state過多的問題引入q-network，最后通過兩個 ...
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 ...
深度學習之強化學習Q-Learning
1、知識點 2、Bellman優化目標 3、bellman案例，gridworld.py和ValueIteration.py View Code View Code 4、認識Q-Learning ...
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 ...
【強化學習】python 實現 q-learning 例二
/intro_q_learning） 這是一個二維的問題，不過我們可以把這個降維，變為一維的問題。 感謝：https:// ...