欢迎来到《动手学强化学习》(Hands-on Reinforcement Learning)的地带。该系列从强化学习的定义等基础讲起,一步步由浅入深,介绍目前一些主流的强化学习算法。每一章内容都是一个Jupyter Notebook,内含详细的图文介绍和代码讲解。 由于GitHub上渲染notebook效果有限,我们推荐读者前往Hands-on RL主页进行浏览,我们在此提供...
https://tinsir888.github.io/posts/8c0a0aa5.html MARL 简介 强化学习:智能体与环境交互,智能体感知环境结果,做出动作,得到环境反馈的奖励。 环境要是稳态的:某些分布是确定不变的,否则不能保证强化学习的收敛性 MARL 的例子 去中心化的游戏人工智能 为复杂的集体游戏智能设计多智能体通信和协同学习的算法 英雄...
https://tinsir888.github.io/posts/786e440a.html learning by planing 入门算法与介绍 模型是什么 给定一个状态和动作,模型能够预测下一个状态和奖励的分布,即P(s′,r∣s,a)P(s',r|s,a)P(s′,r∣s,a) s, a:给定的状态和动作 s’, r:下一个状态和奖励 模型的分类:分布
[动手学强化学习]系列,基于pytorch。. Contribute to hangsz/reinforcement_learning development by creating an account on GitHub.
unknown committed Dec 31, 2023 1 parent 8e5f1bb commit 3d8cd92 Showing 1 changed file with 0 additions and 0 deletions. Whitespace Ignore whitespace Split Unified Binary file added BIN +1.87 MB 动手学强化学习.epub Binary file not shown. 0 comments on commit 3d8cd92 Please sign in...
https://tinsir888.github.io/posts/4b190c36.html A3C Actor-Critic 演员采取动作使评论家满意 评论家学会准确估计演员策略所采取动作价值的值函数 A2C Advantage Actor-Critic 通过减去一个基线函数来优化评论家的打分 更多信息指导:降低较差动作概率,提高较优动作概率
欢迎来到《动手学强化学习》(Hands-on Reinforcement Learning)的地带。该系列从强化学习的定义等基础讲起,一步步由浅入深,介绍目前一些主流的强化学习算法。每一章内容都是一个Jupyter Notebook,内含详细的图文介绍和代码讲解。 由于GitHub上渲染notebook效果有限,我们推荐读者前往Hands-on RL主页进行浏览,我们在此提供...