强化学习实战:表格型Q-Learning玩井字棋(一)搭个框架 在强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋中,我们构建了一个井字棋环境,并进行了测试。接下来我们可以使用各种强化学习方法训练agent出棋,其中比较简单的是Q学习,Q即Q(S, a),是状态动作价值,表示在状态s下执行动作a的未来收益的总和。Q学习的算法如下: 可...
在强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)搭个框架中,我们构建了以Game() 和 Agent() 类为基础的框架,本篇我们要让agent不断对弈,维护Q表格,提升棋力。那么我们先来盘算一下这几个问题: Q1:作为陪练的一方,策略上有什么要求吗? A1:有,出棋所导致的状态要完全覆盖所有可能状态。满足此条件下,陪练的...
Q-learning 中的状态更新 Q(s,a) 即代理在 s 状态下选择动作 a，则在游戏最后给出对应的奖励或惩罚。由于代理希望将其报酬最大化，因此它会选择使 Q 最大化的动作。<br>在场景中，首先计算当前玩家X所有动作的Q值，然后选择Q值最大的动作 要计算 Q(s,a)，代理必须探索所有可能的状态和动作，同时从奖励函...
Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋 Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法,近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning,但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单,但我们将看到它能产生非常好的效果。 要理解本教程,不必...
Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋 简介: Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法,近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning,但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单,但我们将看到它能产生非常好的效果。
本节我们看看如何使用该网络训练围棋机器人。我们在标题中提到Q-Learning,它实际上是一种使用上面网络进行训练的算法流程。首先我们先定义执行Q-Learning算法的机器人对象: 代码语言:javascript 复制 classQAgent:def__init(self,model,encoder):#参数model就是我们构造的神经网络 ...
Q-learning 是要让 agent 通过不断地玩游戏,从环境给予的奖励反馈中学习到给定state下的最优 action。 在Gym 里的 Taxi 环境中,有个奖励表格 P,例如第 328 个状态的奖励 p 为 : env.P[328] {0: [(1.0, 428, -1, False)], 1: [(1.0, 228, -1, False)], ...
在强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(二)开始训练!中,我们让agent“简陋地”训练了起来,经过了耗费时间的10万局游戏过后,却效果平平,尤其是初始状态的数值表现和预期相差不小。我想主要原因就是没有采用等价局面同步更新的方法,导致数据利用率较低。等价局面有7个,分别是:旋转90°,旋转180°,旋转270°,...
在强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(三)优化,优化中,我们经过优化和训练,得到了一个还不错的Q表格,这一节我们将用pygame实现一个有人机对战,机机对战和作弊功能的井字棋游戏。至于胜率统计这个功能,其实没有必要了——因为Q表格AI内战永远是平局。基本的pygame用法可以学习Create a game with Pygame an...
今天要读一篇 Amy Greenwald 的论文《Correlated-Q Learning》,先记一下论文中的基础概念,然后再去深入解读。 这篇论文的目标是:在 general-sum 马尔可夫博弈中学习均衡策略 纳什均衡: 不同的 action 服从独立概率分布 所有的 agents 都针对另一个概率进行优化 ...