例如,可以通过学习自动停车策略来实现停车。变道可以使用Q-Learning来实现,而超车可以通过学习超车策略来实现,同时避免碰撞并保持稳定的速度。 AWS DeepRacer是一款自动驾驶赛车,旨在在物理赛道上测试 RL。它使用摄像头来可视化跑道,并使用强化学习模型来控制油门和方向。 Wayve.ai已成功将强化学习应用于训练汽车如何在一天...
主要元素:State & Action 状态与行为 在强化学习中,Agent通过感知环境获取当前的状态(State)信息,状态可以是环境的观测值或者内部的状态表示。Agent根据当前的状态选择合适的行为(Action)来与环境交互,行为是Agent在某个时刻从可能的动作集合中选择的具体动作。 下围棋为例子,状态:棋盘上目前的棋子分布情况。行为:要把...
Double Q-Network:思路并不新鲜,仿照Double Q-learning,一个Q网络用于选择动作,另一个Q网络用于评估动作,交替工作,解决upward-bias问题,效果不错。三个臭皮匠顶个诸葛亮么,就像工作中如果有double-check,犯错的概率就能平方级别下降。Silver15年论文Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Prioritized replay...
EZ撸paper: DeepSeek-R1 论文详解 part 2:AGI是什么? | Reinforcement Learning快速入门 | AlphaGo, 视频播放量 3062、弹幕量 12、点赞数 224、投硬币枚数 246、收藏人数 168、转发人数 33, 视频作者 EZ-Encoder, 作者简介 UPenn PhD, 小厂打工人, 科研爱好者,相关视频:
Reinforcement Learning: An Introduction 这本书的地位就不用我来说了，强化学习入门必读。当然不得不说...
Q-learning的核心思想是:我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值. 而当今问题是在太复杂, 状态可以多到比...
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门 强化学习是机器学习的分支，学习通过与环境交互来获取知识和技能，以适应环境。RL的核心概念包括状态、动作、奖励和长期回报期望。MDP是强化学习的基础，Bellman等式是其核心公式。MC和TD方法在连续型任务中有广泛的应用。Q-learning是强化学习的经典算法，但...
这才是科研人该学的!一口气学完强化学习【PPO、Q-learning、DQN、A3C】五大算法,基础入门到实验分析,太通俗易懂了!机器学习|深度学习|计算机视觉 编程夜猫bot 436865 5:47:58 【强化学习实战系列】比啃书效果好太多!1天就让我搞定了强化学习:公式推到+算法实例+应用技巧!学不会来找我!-人工智能/AI算法/强化学...
强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的 reinforcement learning: An Introduction 了, 最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象。
强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。 有这样一种比喻:如果你教一个孩子学古筝,他可以躺着,趴着,坐着,用手弹,用脚弹,很大力气弹等等,如果他正确得到要领给他一颗糖表示奖励,如果不对抽他一下。在过程中让他自己慢慢总结规律。