強化學習--DDPG---tensorflow實現
完整代碼：https://github.com/zle1992/Reinforcement_Learning_Game 論文《Continuous control with deep reinfor ...
原文：強化學習之一：從TensorFlow開始（Start from TensorFlow）
本文是對Tensorflow官方教程的個人 tomqianmaple outlook.com 中文翻譯，供大家學習參考。 官方教程鏈接 tf的揚帆起航Getting Started With TensorFlow 張量Tensors tf核心教程TensorFlow Core tutorial 導入tfImporting TensorFlow 計算圖The Computational Graph ...
2018-01-01 12:46 0 1226 推薦指數：
相關推薦
強化學習--Actor-Critic---tensorflow實現
完整代碼：https://github.com/zle1992/Reinforcement_Learning_Game Policy Gradient 可以直接預測出動作，也可以預測連續動 ...
強化學習 8 —— DQN 算法 Tensorflow 2.0 實現
在上一篇文章強化學習——DQN介紹 中我們詳細介紹了DQN 的來源，以及對於強化學習難以收斂的問題DQN算法提出的兩個處理方法：經驗回放和固定目標值。這篇文章我們就用代碼來實現 DQN 算法 一、環境介紹 1、Gym 介紹 本算法以及以后文章要介紹的算法都會使用 由 \(OpenAI ...
強化學習 9 —— DQN 改進算法DDQN、Dueling DQN tensorflow 2.0 實現
上篇文章強化學習——詳解 DQN 算法我們介紹了 DQN 算法，但是 DQN 還存在一些問題，本篇文章介紹針對 DQN 的問題的改進算法 一、Double DQN 算法 1、算法介紹 DQN的問題有：目標 Q 值（Q Target ）計算是否准確？全部通過 \(max\;Q\) 來計算有沒有 ...
強化學習總結
強化學習總結 強化學習的故事 強化學習是學習一個最優策略(policy)，可以讓本體(agent)在特定環境(environment)中，根據當前的狀態(state)，做出行動(action)，從而獲得最大回報(G or return)。 有限馬爾卡夫決策過程 馬爾卡夫決策過程理論 ...
強化學習——入門
強化學習： 強化學習作為一門靈感來源於心理學中的行為主義理論的學科，其內容涉及 概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論、運籌學 等多學科知識，難度之大，門檻之高，導致其發展速度特別緩慢。 一種解釋： 人的一生其實都是不斷在強化學習，當你有個動作（action）在某個狀態 ...
強化學習（MATLAB）
1. 定義 機器學習算法可以分為3種：有監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）。強化學習（Reinforcement Learning, RL），又稱再勵學習、評價學習 ...
什么是強化學習？
Reinforcement learning 是機器學習里面的一個分支，特別善於控制一只能夠在某個環境下 自主行動 的個體 (autonomous agent)，透過和 環境 之間的互動，例如 sensory perception 和 rewards，而不斷改進它的 行為 。 聽到強化學習 ...