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: ...
本文作者:hhh 本文地址:https: www.cnblogs.com hhh p .html 特別感謝:本文的三幅圖皆來自莫凡的教程 https: morvanzhou.github.io pandas是基於numpy的,但是兩者之間的操作有區別,故在實現上述算法時的細節有出入。故記錄之 幾點說明: . 為了更好的說明問題,采用最簡單的例一。 . 分離了環境與個體,采用類編程的形式。 . 調整 ...
2018-12-21 22:31 0 608 推薦指數:
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: ...
上篇文章 強化學習——時序差分 (TD) --- SARSA and Q-Learning 我們介紹了時序差分TD算法解決強化學習的評估和控制問題,TD對比MC有很多優勢,比如TD有更低方差,可以學習不完整的序列。所以我們可以在策略控制循環中使用TD來代替MC。優於TD算法的諸多優點,因此現在主流 ...
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 ...
本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10146554.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。 0. q-learning 與 saras 偽代碼的對比 ...
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,時序差分法不需要完整的序列,並且利用Bellman公式和動態規划進行迭代。 2. 時序差分和蒙特卡洛比較 ...
】Q-Learning詳解1、算法思想QLearning是強化學習算法中值迭代的算法,Q即為Q(s,a)就是 ...
/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:// ...
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 ...