我们让 Pacman采取随机策略玩一遍游戏。 4.2 Q-Learning算法训练 现在我们使用Q-Learning算法来训练Pacman,本次Project编写的代码都在mlLearningAgents.py文件中,我们在该文件里面编写代码。 (1)整体思路 因为本次Pacman Project项目中我们重点在于应用Q-learning算法...
1 前言2 如何做2.1 gym使用2.2 QLearning介绍2.3 生成Q表2.4 Q表决策3 源代码(可直接运行)4 总结5 附录1 前言玩个游戏(滑动杆CartPole),看下图。我们的目标是,我们通过向左或向右滑动滑块来保证杆子始终在滑…
我竟然半天就学会了强化学习(PPO、Q-learning、DQN、A3C)算法原理及实战玩转超级马里奥共计45条视频,包括:第1章:强化学习简介及其应用:1.一张图通俗解释强化学习、2. 强化学习的指导依据、3. 强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
强推!我竟然半天就学会了【强化学习】!(PPO、Q-learning、DQN、A3C)算法原理及实战教你用A3C玩转超级马里奥!(深度强化学习/强化学习入门)共计45条视频,包括:强化学习简介及其应用P1、2-强化学习的指导依据.mp4、3-强化学习AI游戏DEMO.mp4等,UP主更多精彩视频,请
强化学习代码实战-04时序差分算法(Q-learning) On-policy 和 Off-policy 差异,更新量方式不同 Q-learning是srasa的改进版,效果要更好更实用,从悬崖问题中看出,Q-learning智能体可以贴着悬崖达到目标点(而saras总是离悬崖最远走) 离线策略所需的训练数据并不一定是当前策略采样得到,离线策略算法能够重复使用过往...
强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 策略最简单的表示是查找表(look-up table),即表格型策略(tabular policy)。使用查找表的强化学习方法称为表格型方法(tabular method),如蒙特卡洛、Q学习和Sarsa。本章通过最简单的表格型方法来讲解如何...
实战内容: 1、一维探宝 2、二维探宝 一、实际效果: 一维探宝: 二维探宝: 二、Q-learning算法: 输入: 环境E:用于对机器人做出的动作进行反馈,反馈当前奖励r(本设计中,规定拿到宝藏才有奖励,落入陷阱获得负奖励,其余无奖励)与下个状态state'。如实际效果中... 查看原文 强化学习算法Q-learning入门:教电脑玩“...
20.【PPO实战】-参数迭代与更新 11:04 21.【DQN算法】-算法原理通俗解读 07:13 22.【DQN算法】-目标函数与公式解析 10:08 23.【DQN算法】-Qlearning算法实例解读 07:46 24.【DQN算法】-Q值迭代求解 09:00 25.【DQN算法】-DQN简介 05:08 26.【DQN算法】-整体任务流程演示 05:22 27.【DQN...
2.QLearning 3.CartPole QLearning代码实战 效果展示 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 强化学习导论 1. RL基本概念引入 2. Qlearning讲解 3. CartPole Qlearning代码实战 强化学习是机器学习中很火热的一个领域。相比于传统的监督学习、无监督学习,其是一种独特的学习范式。RL在游戏AI...
简介: 深度强化学习中利用Q-Learngin和期望Sarsa算法确定机器人最优策略实战(超详细 附源码) 需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~ 一、Q-Learning算法 Q-Learning算法中动作值函数Q的更新方向是最优动作值函数q,而与Agent所遵循的行为策略无关,在评估动作值函数Q时,更新目标为最优动作值函数q的...