本文首發於：行者AI 2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learnin ...

強化學習詳解與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10789375.html 目錄 1.引言 ...

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 ...

強化學習策略梯度方法之: REINFORCE 算法 （從原理到代碼實現） 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一種比較經典的算法當屬：REINFORCE 算法，已經廣泛的應用於各種計算機視覺任務 ...

一.概述 　　強化學習是根據獎勵信號以改進策略的機器學習方法。策略和獎勵是強化學習的核心元素。強化學習試圖找到最大化總獎勵的策略。強化學習不是監督學習，因為強化學習的學習過程中沒有參考答案；強化學習也不是非監督學習，因為強化學習需要利用獎勵信號來學習。 　　強化學習任務常用“智能體/環境”接口 ...

　　　　在強化學習(十八) 基於模擬的搜索與蒙特卡羅樹搜索(MCTS)中，我們討論了MCTS的原理和在棋類中的基本應用。這里我們在前一節MCTS的基礎上，討論下DeepMind的AlphaGo Zero強化學習原理。 　　　　本篇主要參考了AlphaGo Zero的論文, AlphaGo ...

前言 實例參考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改為PyTorch實現，並增加了幾處優化。實現效果如下。 其中,紅色方塊作為探索的智能體,到達黃色圓形塊reward=1,到達黑色方塊區域reward=-1. 代碼 ...

1. 前言 今天要重代碼的角度給大家詳細介紹下策略迭代的原理和實現方式。本節完整代碼GitHub。 我們開始介紹策略迭代前，先介紹一個蛇棋的游戲 它是我們后面學習的環境，介紹下它的規則： 玩家每人擁有一個棋子，出發點在圖中標為“1”的格子處。 依次擲骰子，根據骰子的點數將自 ...