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Q-Learning
2024/4/11 22:45:24
【强化学习】Q-Learning 案例分析
前期知识可查看: 【强化学习】相关基本概念【强化学习】 Q-Learning案例介绍 寻路案例:(强烈建议学习上述前期知识里的【强化学习】 Q-Learning 尤其是看懂前面的小案例) 红色为可移动的寻路个体黑色为惩罚位置【奖励 -1】黄色为…
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强化学习(1):Q-Learning 算法
最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来,欢迎大家关注我的 个人博客,以及我的github。 本文主要讲解有关 Q-Learning 算法的内容,主要包括 on-policy 和 off-policy 的概念、Q-Learning 算法的基本思想和算法流程&#x…
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强化学习算法---Q-learning
Q-learning 算法的步骤: <1> 给定参数lamda和奖励矩阵R <2>令Q[]为0 <3> for each episode 3.1 随机选择初始的状态s 3.2 未达到目标状态,则执行以下几步: (1)在当前状态s的所有可能行为中选取一个行…
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强化学习笔记-0910 On-policy Method with Approximation
前几章我们所讨论的强化学习方法都是将价值函数建模为一个table形式,通过状态来查询具体状态的价值。但是当状态-动作空间极大,且多数状态-动作并没有太大意义时,这种table查询效率是极低的。 因此本节是将价值函数建模为一个参数模型&#…
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强化学习的Sarsa与Q-Learning的Cliff-Walking对比实验
强化学习的Sarsa与Q-Learning的Cliff-Walking对比实验Cliff-Walking问题的描述Sarsa和Q-Learning算法对比代码分享需要改进的地方引用和写在最后Cliff-Walking问题的描述 悬崖行走:从S走到G,其中灰色部分是悬崖不可到达,求可行方案 建模中&am…
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强化学习Q-learning实践
1. 引言 前篇文章介绍了强化学习系统红的基本概念和重要组成部分,并解释了Q-learning算法相关的理论知识。本文的目标是在Python3中实现该算法,并将其应用于实际的实验中。 闲话少说,我们直接开始吧! 2. Taxi-v3 Env 为了使本文…
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Q-Learning 单路径吃宝箱问题--棋盘格吃宝箱问题--拓扑节点较优路径问题
Q-Learning项目实战 一. 概述 上一篇概念文章讲解了算法的概念和原理:Q-Learning 原理干货讲解 本文将进行项目实战讲解,分别为: 单路径吃宝箱问题棋盘格吃宝箱问题拓扑节点较优路径问题 Q-Learning算法的本质还是下面这个公式,…
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My Roadmap in Reinforcement Learning
一、前言 前段时间接受导师的建议,学习了一些强化学习和GANs的内容,第一周先看的强化学习,二三周看的GANs。强化学习(RL)是一个很有趣的领域,一直以来也是我很喜欢的一个AI的分支,被誉为是AI皇…
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强化学习笔记-06 Temporal-Difference TD时分学习
本文是博主对《Reinforcement Learning- An introduction》的阅读笔记,不涉及内容的翻译,主要为个人的理解和思考。 TD学习是现代强化学习方法的核心,其是蒙特卡罗法和动态规划法的结合,一方面,其同蒙特卡罗法一样&…
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【强化学习】 Q-Learning
【强化学习】相关基本概念【强化学习】 Q-Learning【强化学习】 Q-Learning 案例分析【强化学习】 Sarsa【强化学习】 Sarsa(lambda)Q-Learning 强化学习的过程是智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标 Q-Learning是强化学习的主要算法之一&am…
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机器学习笔记 - Deep Q-Learning算法概览
一、Q-Learning 强化学习大致可以分为两类:无模型强化学习算法和基于模型的强化学习算法。无模型强化学习算法不会学习环境转换函数的模型来预测未来状态和奖励。Q 学习、深度 Q 网络和策略梯度方法是无模型算法,因为它们不创建环境转换函数的模型。 1、Q-学习算法 Q-学习算…
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