在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋(三)優化,優化 中,我們經過優化和訓練,得到了一個還不錯的Q表格,這一節我們將用pygame實現一個有人機對戰,機機對戰和作弊功能的井字棋游戲。至於勝率統計這個功能,其實沒有必要了——因為Q表格AI內戰永遠是平局。基本的pygame用法 ...
在 強化學習實戰 自定義Gym環境之井子棋 中,我們構建了一個井字棋環境,並進行了測試。接下來我們可以使用各種強化學習方法訓練agent出棋,其中比較簡單的是Q學習,Q即Q S, a ,是狀態動作價值,表示在狀態s下執行動作a的未來收益的總和。Q學習的算法如下: 可以看到,當agent在狀態S,執行了動作a之后,得到了環境給予的獎勵R,並進入狀態S 。同時,選擇最大的Q S , a ,更新Q S, ...
2021-12-07 19:52 3 1287 推薦指數:
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋(三)優化,優化 中,我們經過優化和訓練,得到了一個還不錯的Q表格,這一節我們將用pygame實現一個有人機對戰,機機對戰和作弊功能的井字棋游戲。至於勝率統計這個功能,其實沒有必要了——因為Q表格AI內戰永遠是平局。基本的pygame用法 ...
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)搭個框架 中,我們構建了以Game() 和 Agent() 類為基礎的框架,本篇我們要讓agent不斷對弈,維護Q表格,提升棋力。那么我們先來盤算一下這幾個問題: Q1:作為陪練的一方,策略上有什么要求嗎? A1:有,出棋 ...
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋(二)開始訓練!中,我們讓agent“簡陋地”訓練了起來,經過了耗費時間的10萬局游戲過后,卻效果平平,尤其是初始狀態的數值表現和預期相差不小。我想主要原因就是沒有采用等價局面同步更新的方法,導致數據利用率較低。等價局面有7個,分別是:旋轉 ...
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 ...
許久沒有更新重新拾起,獻於小白 這次介紹的是強化學習 Q-learning,Q-learning也是離線學習的一種 關於Q-learning的算法詳情看 傳送門 下文中我們會用openai gym來做演示 簡要 q-learning的偽代碼先看這部分,很重要 簡單 ...
https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 強化學習在alphago中大放異彩,本文將簡要介紹強化學習的一種q-learning。先從最簡單的q-table下手,然后針對state過多的問題引入q-network,最后通過兩個 ...
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: ...
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$P$,因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...