Q-Learning是Value-Based的强化学习算法,所以算法里面有一个非常重要的Value就是Q-Value,也是Q-Learning叫法的由来。这里重新把强化学习的五个基本部分介绍一下。 Agent(智能体): 强化学习训练的主体就是Agent:智能体。Pacman中就是这个张开大嘴的黄色扇形移动体; ...
2.2 QLearning介绍 2.3 生成Q表 2.4 Q表决策 3 源代码(可直接运行) 4 总结 5 附录 1 前言 玩个游戏(滑动杆CartPole),看下图。我们的目标是,我们通过向左或向右滑动滑块来保证杆子始终在滑块的上方。下图我设置随机滑动滑块,展现出来就是这样一个效果。 经过该篇文章学习后,你能通过强化学习操控滑块,达到如下...
我竟然半天就学会了强化学习(PPO、Q-learning、DQN、A3C)算法原理及实战玩转超级马里奥共计45条视频,包括:第1章:强化学习简介及其应用:1.一张图通俗解释强化学习、2. 强化学习的指导依据、3. 强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Saras: 估计当前贪婪策略的价值函数Q[row, col, action](在线策略) Q-learning: 直接估计最优Q[row, col](离线策略) 在线策略:行为策略和目标策略是同一个策略 离线策略:---不是同一个策略"""target= reward + Q[next_row, next_col].max() * 0.95value=Q[row, col, action]#时序查分计算td_error...
强推!我竟然半天就学会了【强化学习】!(PPO、Q-learning、DQN、A3C)算法原理及实战教你用A3C玩转超级马里奥!(深度强化学习/强化学习入门)共计45条视频,包括:强化学习简介及其应用P1、2-强化学习的指导依据.mp4、3-强化学习AI游戏DEMO.mp4等,UP主更多精彩视频,请
强化学习算法 1.关于强化学习算法的比较 深度强化学习进展: 从Alpha Go到Alpha Go Zero 深度强化学习进展_从AlphaGo到AlphaGo_Zero_唐振韬.caj 1.1离散与连续 1.1.1离散和连续是针对问题的,不是针对算法的。 连续有可能是温度,距离等。行动必须随着状态的变化而平滑变化,不能出现跳跃的情形。 1.1.2连续怎么解决...
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使用基于价值的方法求解强化学习问题。 1马尔可夫决策过程 ...
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...
我居然半天就学会了强化学习!华理计算机博士45集精讲,带你一次吃透PPO、Q-learning、DQN、A3C算法原理与实战共计45条视频,包括:1.一张图通俗解释强化学习、2. 强化学习的指导依据、3. 强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。