在上一篇博客中,我們詳細的對Q-learning的算法流程進行了介紹。同時我們使用了\(\epsilon-貪婪法\)防止陷入局部最優。 那么我們可以想一下,最后我們得到的結果是什么樣的呢?因為我們考慮到了所有的(\(\epsilon-貪婪法\)導致的)情況,因此最終我們將會得到一張 ...
在DQN Deep Q learning 入門教程 四 之Q learning Play Flappy Bird中,我們使用q learning算法去對Flappy Bird進行強化學習,而在這篇博客中我們將使用神經網絡模型來代替Q table,關於DQN的介紹,可以參考我前一篇博客:DQN Deep Q learning 入門教程 五 之DQN介紹 在這篇博客中將使用DQN做如下操作: Flap ...
2020-05-31 22:16 2 2440 推薦指數:
在上一篇博客中,我們詳細的對Q-learning的算法流程進行了介紹。同時我們使用了\(\epsilon-貪婪法\)防止陷入局部最優。 那么我們可以想一下,最后我們得到的結果是什么樣的呢?因為我們考慮到了所有的(\(\epsilon-貪婪法\)導致的)情況,因此最終我們將會得到一張 ...
簡介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入門教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我們使用Q-Table來儲存state與action之間的q值,那么這樣有什么不足呢?我們可以將問題的稍微復雜化一點 ...
簡介 DQN入門系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html 本來呢,在上一個系列數據挖掘入門系列博客中,我是准備寫數據挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越寫越偏,寫到了神經網絡,深度學習去了。在我寫完數據挖掘博客 ...
與數據挖掘系列的博客,內容還是比較少的,內容如下所示: DQN(Deep Q-learning ...
什么是強化學習? 強化學習(Reinforcement learning,簡稱RL)是和監督學習,非監督學習並列的第三種機器學習方法,如下圖示: 首先讓我們舉一個小時候的例子: 你現在在家,有兩個動作選擇:打游戲和讀書。如果選擇打游戲的話,你就跑到了網吧,選擇讀書的話,就坐在了書桌 ...
在上一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入門教程(一)之強化學習介紹中有三個很重要的函數: 策略:\(\pi(a|s) = P(A_t=a | S_t=s)\) 狀態價值函數:\(v_\pi(s)=\mathbb{E}\left[R_{t+1}+\gamma ...
)?模型其實就是我們在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入門教程(一)之強化學習介紹種所 ...
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$P$, ...