有區別,故在實現上述算法時的細節有出入。故記錄之 幾點說明: 1). 為了更好的說明問題,采用最簡單的 ...
本文作者:hhh 本文地址:https: www.cnblogs.com hhh p .html 說明:將之前 q learning 實現的例一,用 saras 重新寫了一遍。具體問題這里就不多說了。 . q learning 與 saras 偽代碼的對比 圖片來源:https: morvanzhou.github.io tutorials machine learning reinforceme ...
2018-12-19 22:21 0 803 推薦指數:
有區別,故在實現上述算法時的細節有出入。故記錄之 幾點說明: 1). 為了更好的說明問題,采用最簡單的 ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134855.html 問題情境 一個2*2的迷宮,一個入口,一個出口,還有一個陷阱。 ...
界的右邊有寶藏,探索者只要得到寶藏嘗到了甜頭,然后以后就記住了得到寶藏的方法,這就是他用強化學習所學習 ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10143579.html 感謝pengdali,本文的 class Maze 參考了他的博 ...
1. 前言 我們前面介紹了第一個Model Free的模型蒙特卡洛算法。蒙特卡羅法在估計價值時使用了完整序列的長期回報。而且蒙特卡洛法有較大的方差,模型不是很穩定。本節我們介紹時序差分法,時序差分法 ...
將例二改寫成面向對象模式,並加了環境! 不過更新環境的過程中,用到了清屏命令,play()的時候,會有點問題。learn()的時候可以勉強看到:P 0.效果圖 1.完整代碼 相對於例一,修改的地方: Agent 五處:states, actions ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10139738.html 例一的代碼是函數式編寫的,這里用面向對象的方式重新擼了一遍。好處是,更便於理解環境(Env)、個體(Agent)之間的關系。 有緣看到的朋友,自己慢慢體會 ...
Q-learning是強化學習中一種經典的無監督學習方法,通過與環境交互來指導學習; 大部分強化學習都是基於馬爾科夫決策(MDP)的。MDP是一個框架,而Q學習是應用了這種框架的一個具體的學習方法。 Q學習的四要素:(agent,狀態 s,動作 a,獎勵 r) 簡而言之,agent ...