强化学习是指智能体通过与环境进行交互,不断的通过试错,以获得更大的累计奖励为目的,得到更好的策略。强化学习的学习路线比较陡峭,因为涉及到的数学知识更多一些,需要概率论、随机过程的知识。这里通过我自己的一些学习经验以及看过的一些资料,整理了一条逐渐深入的学习路线,可以大幅度提高学习效率。 2、基础知识 基础...
清华大学研究生课程,专门为工科领域的高年级学生开设,与《Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control》配套,包括11次课程讲义,涵盖了强化学习以及近似动态规划的核心理论和主流算法,兼顾讨论模型与数据的区别、迭代结构的收敛性、RL的直接法与间接法、安全性保障与可行性、深度化近似的处理技巧等...
包括表格型RL、函数近似、策略梯度、策略搜索、环境探索、批量强化学习、蒙特卡洛树搜索、模仿学习等方面的...
1.4 DeepMind_David Silver_UCL深度强化学习课程(2015)、PPT、笔记及代码 1.5 UC Berkeley_Sergey Levine_CS285(294)深度强化学习(2019)、PPT、代码 2 书籍 2.1 强化学习圣经_Rich Sutton_中文书、英文电子书、代码 ★★★ 基础,难啃,经典,有助于理解强化学习精髓 2.2 深入浅出强化学习:原理入门 ★★★ 我的...
强化学习学习路线 我不确定我的学习路线是最完美的,但是希望能够给你提供一点参考,可以根据自身的需求进行取舍。 1. 数学基础 https://www.xuetangx.com/course/NWPU08079000602/10321613?channel=i.area.manual_search 2. 理论入门 我觉得Machine Leaning系列课程,必看李宏毅老师!
推荐几个可以看的:Sutton的《强化学习》配合sliver的视频课程,了解强化学习基本框架和经典算法。伯克利的...
强化学习就是学习“做什么(即如何把当前的情境映射成动作)才能使得数值化的收益信号最大化”,学习者不会被告知应该采取什么动作,而是必须通过自己的尝试去发现哪些动作会产生最丰厚的收益。在最有趣而困难的案例中,动作往往影响的不仅仅是及时收益,也会影响下一个情境,从而影响随后的收益。这两个特征--试错和延迟收...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,它能够使代理(Agent)在与环境互动的过程...
MATLAB 2022a仿真实现了Q-Learning算法在路线规划与避障中的应用,展示了智能体在动态环境中学习最优路径的过程。Q-Learning通过学习动作价值函数Q(s,a)来最大化长期奖励,状态s和动作a分别代表智能体的位置和移动方向。核心程序包括迭代选择最优动作、更新Q矩阵及奖励机制