代码清单2-6中的函数evaluate_bellman()实现了上述功能。状态价值求解部分用np.linalg.solve()函数求解标准形式的线性方程组。得到状态价值后,直接计算得到动作价值。 代码清单2-6 用Bellman方差求解状态价值和动作价值 def evaluate_bellman(env, policy, gamma=1.): a, b = np.eye(env.nS), np.zeros((...
该部分包括:强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法。强化学习理论部分:Markov决策过程的数学描述、Monte Carlo方法和时序差分方法的数学理论;深度强化学习算法部分:详细剖析全部具有重要影响力的深度强化学习算法,...
强化学习:原理与Python实现机械工业 | 肖智清94.2万字 计算机内容简介:全书分为三个部分。第一部分了解强化学习应用,了解强化学习基本知识,搭建强化学习测试环境。该部分包括:强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法...
数学原理+算法+性能分析,逐章配套Python代码和运行结果,深度强化学习算法还提供TensorFlow2和PyTorch对照实现 作者:肖智清出版社:机械工业出版社出版时间:2019年07月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥64.20 定价 ¥89.00 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 ...
·第1章:介绍强化学习的基础知识与环境库Gym的使用,并给出一个完整的编程实例。 ·第2～9章:介绍强化学习的理论和算法。采用严谨的数学语言,推导强化学习的基本理论,进而在理论的基础上讲解算法,并为算法提供配套的Python实现。算法的讲解和Python实现逐一对应,覆盖了所有主流的强化学习算法。 ·第10～12章:介绍...
·第1章:感性介绍强化学习的基础知识,介绍强化学习环境库Gym的使用。并通过一个完整的强化学习实例,初步了解强化学习。 ·第2～9章:介绍强化学习的理论和算法。采用严谨的数学语言,推导了强化学习的基本理论,进而在理论的基础上讲解算法,并为算法提供配套的Python实现。算法的讲解和Python实现逐一对应,覆盖了所有主流...
强化学习:原理与Python实现机械工业 | 肖智清94.2万字 计算机内容简介:全书分为三个部分。第一部分了解强化学习应用,了解强化学习基本知识,搭建强化学习测试环境。该部分包括:强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法...