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...
【强化学习】0基础QLearning入门教程 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… 快速实现AI想法 DeepLearning.ai学习笔记汇总 第一章 神经网络与深度学习(Neural Network...
【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧!共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、2 目标函数与公式解析、3 Qlearning算法实例解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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训练样本,往往具有更小的样本复杂度,也因此更受欢...
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“...
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...
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的直接近似,故需要遍历当前状态的所有动作,在所有状态都能被无限次访问的前提下,Q-Learning算法能以1的概率收敛到最优动作值函数和最优策略 下图是估算...
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:...
深度Q网络算法(DQN)是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法,它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合,利用CNN对图像的强大表征能力,将视频帧视为强化学习中的状态输入网络,然后由网络输出离散的动作值函数,Agent再根据动作值函数选择对应的动作 DQN利用CNN输入原始图像数据,能够在不依赖于任意特定问题的情况下,采用...