強化學習入門之智能走迷宮-價值迭代算法
0x01 價值迭代算法基礎概念 0x01.1 獎勵 若要實現價值迭代，首先要定義價值，在迷宮任務中，到達目標將獲得獎勵。 特定時間t給出獎勵Rt稱為即時獎勵 未來獲得的獎勵總和Gt被稱為總獎勵 Gt=R(t+1)+R(t+2)+R(t+3) 考慮時間因素，需要引入折扣率 ...
原文：強化學習入門之智能走迷宮-策略迭代算法
x 機器學習基礎 機器學習可分為三類 監督學習 無監督學習 強化學習 三種學習類別的關鍵點 監督學習需要人為設置參數，設置好標簽，然后將數據集分配到不同標簽。 無監督學習同樣需要設定參數，對無標簽的數據集進行分組。 強化學習需要人為設置初始參數，然后通過數據的反饋，不斷修改參數，使得函數出現最優解，也即我們認為最完美的策略。 機器學習的原理 向系統提供數據 訓練數據或者學習數據 並通過數據自動確 ...
2021-06-07 09:48 0 342 推薦指數：
相關推薦
強化學習-策略迭代
1. 前言 在強化學習-MDP(馬爾可夫決策過程)算法原理中我們已經介紹了強化學習中的基石--MDP，本文的任務是介紹如何通過價值函數，去尋找到最優策略，使得最后得到的獎勵盡可能的多。 2. 回顧MDP 通過學習MDP我們得到了2個Bellman公式： 狀態值函數 ...
強化學習——值迭代和策略迭代
【強化學習】值迭代和策略迭代 在強化學習中我們經常會遇到策略迭代與值迭代，但是很多人都搞不清楚他們兩個之間的區別，他們其實都是強化學習中的動態規划方法（DP）。 ——《Reinforcement Learning:An Introduction》 （一）值迭代 對每一個當前狀態 ...
強化學習 - 機器人走迷宮
強化學習 - 機器人走迷宮 通過這篇文章，分享基於Udacity的機器人走迷宮項目，使用強化學習實現； 問題描述 規則、需求如下： 智能機器人顯示在右上角，在迷宮中，有陷阱（紅色炸彈）及終點（藍色的目標點）兩種情景，機器人要盡量避開陷阱、盡快到達目的地； 機器人可執行的動作 ...
強化學習入門筆記系列——策略梯度與PPO算法
什么是策略梯度方法？ 策略梯度方法是相對於動作價值函數的另一類強化學習思路。在基於動作價值函數的 ...
深度強化學習方法 策略迭代 & 值迭代
RL是一個序列化決策過程，核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報； 大部分RL方法都是基於MDP的；MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略，並使用該策略選擇最佳動作； 動態規划是RL中的一個關鍵技術，適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況，主要有 策略迭代 和 值 ...
多智能體強化學習入門Qmix
本文首發於：行者AI Qmix是多智能體強化學習中比較經典的算法之一，在VDN的基礎上做了一些改進，與VDN相比，在各個agent之間有着較大差異的環境中，表現的更好。 1. IQL與VDN IQL（Independent Q_Learning），是一種比較暴力的解決問題的方法 ...
強化學習（五）—— 策略梯度及reinforce算法
1 概述 在該系列上一篇中介紹的基於價值的深度強化學習方法有它自身的缺點，主要有以下三點： 1）基於價值的強化學習無法很好的處理連續空間的動作問題，或者時高維度的離散動作空間，因為通過價值更新策略時是需要對每個動作下的價值函數的大小進行比較的，因此在高維或連續的動作空間下是很難 ...