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 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。
Microsoft Azure - Azure Service Fabric、Q-Learning 和井字棋 通过Jesus Aguilar 云计算减少屏障条目为分布式计算和机器学习应用程序从利基技术要求为商品提供任何软件开发人员或解决方案架构师的专业知识且昂贵的基础结构方面的创新。在本文中,我将介绍学习技术,利用 Azure 服务结构中,Azure...
数值_井字棋_代理_使用_强化_学习建立一个学习弹奏数字井字游戏的RL(强化学习)代理。 代理通过Q-Learning学习游戏。 游戏( 是最受欢迎和持久的游戏之一。 由于它的熟悉性,该游戏通常被用作数学决策过程的入门示例。 它的简洁性使其成为一个完美的游戏,可以说明思考前瞻
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,不必有...
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°,...