在epsilon-greedy算法中,epsilon的值越大,采取随机动作的概率越(),采用当前Q函数最大动作的概率越() A. 小,小 B. 大,小 C. 大,大 D.
epsilon-greedy算法(通常使用实际的希腊字母ϵ)非常简单,并且在机器学习的多个领域被使用。epsilon-greedy的一种常见用法是所谓的多臂老虎机问题(multi-armed bandit problem)。 多臂老虎机问题用于强化学习,以形式化不确定性下决策的概念。在多臂老虎机问题中,agent在k个不同的动作之间进行选择,并根据所选动作获得...
[5.1.1]--强化学习(Q-Learning和epsilon-greedy算法是浙大教授花两个小时讲完的【深度强化学习】竟然如此简单!通俗易懂深入机器学习,比啃书更高效!学不会你打我!!强化学习/深度学习/计算机视觉/人工智能的第1集视频,该合集共计5集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多
这个游戏就像epsilon-greedy算法原理一样。游戏的规则是,每个人要做两件事:一是选择自己认为最容易赢的方式,二是偶尔换个方式,看看能不能获得更好的结果。这个选择游戏让我想到了epsilon-greedy算法。 在游戏开始时,我选择了自己最擅长的跳跃方式,每次都能跳得很远,感觉很棒!可是,epsilon-greedy算法告诉我,每隔一...
在探索与开发领域，贪心算法选择带来最大回报的选项，这种策略被称作贪婪。然而，贪婪并非总是最佳选择，它忽略了探索潜在的高回报机会。为了解决这个问题，引入了epsilon-贪婪策略。epsilon-贪婪算法通过掷一枚硬币来决定行为，以平衡探索与开发之间的需求。如果硬币投掷结果为1，表示我们进行探索。此时，算法会...
action = bandit.choose_eps_greedy(epsilon) R = bandit.get_reward(action) bandit.update_est(action,R) step_reward.append(R) #每一步的收益 avgacc_reward.append((i*avgacc_reward[-1]+R)/(i+1)) #累计平均收益 return [np.array(step_reward),np.array(avgacc_reward[1:])] ...
多臂老虎机（1）-Epsilon Greedy算法的Python实现面对K个未知回报的老虎机，每个臂对应一种策略，目标是在T次尝试中最大化收益。在互联网广告投放场景中，这相当于寻找最优广告投放策略，提升平台收益。算法的核心流程如下：输入包括老虎机数量K、奖赏函数R、总尝试次数T（通常T大于K）和探索概率Eps。
class EpsilonGreedy(): def __init__(self, epsilon, counts, values): self.epsilon = epsilon self.counts = counts self.values = values return def initialize(self, n_arms): self.counts = [0 for col in range(n_arms)] self.values = [0.0 for col in range(n_arms)] ...
greedy策略(由于Q-learning的更新规则导致),同时由于最终设定统一的测试epilon应该更多的考虑运算后期的真实性能测评,因此测试epilon设置最好为小于最终训练epilon=0.1的一个值,因此这里设置为0.05(当然这也是小于0.1大于0的一个中间值,由于最终策略不是epilon=0的确定性策略也不是最后训练策略epsilon=0.1,因此取中间...
在epsilon-greedy算法中,epsilon的值越大,采用随机动作的概率越(),采用当前Q函数值代表的最大动作概率越() A.小,小 B.大,小 C.大,大 D.小,大 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 判断题 减少工质膨胀或压缩过程做功能力损失的途径是减少其过程的扰动、摩擦以及工质的泄露等不可逆程度。 答案:正...