強化學習入門之智能走迷宮-策略迭代算法
0x00 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 ...
原文：強化學習入門之智能走迷宮-價值迭代算法
x 價值迭代算法基礎概念 x . 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 R t R t 考慮時間因素，需要引入折扣率，這樣可以在最后擬合時獲得時間最短的策略。 Gt R t yR t y R t .... x 動作價值與狀態價值 在迷宮中，當我們的智能體走到終點時設置獎勵R ...
2021-06-09 15:26 0 293 推薦指數：
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