q-learning

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Q-learning

https://my.oschina.net/u/4353832/blog/3602085

what: QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报rewar...

2019/03/22 00:00

Q-Learning

https://my.oschina.net/u/4326196/blog/4031888

一、Q-Learning: 例子:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350 http://ml.cs.tsinghua.edu.cn:5000/demos/flappybird/ 以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表...

2018/03/26 00:00

强化学习之Q-Learning

https://my.oschina.net/u/4579279/blog/4345443

本文分享自微信公众号 - 计算机视觉漫谈()。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

2019/07/17 00:00

强化学习之Q-learning ^_^

https://my.oschina.net/u/4356324/blog/4199315

许久没有更新重新拾起,献于小白 这次介绍的是强化学习  Q-learning,Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 简要 q-learni...

2018/01/10 00:00

强化学习之Q-learning简介

https://my.oschina.net/u/4325996/blog/3884218

https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入...

2018/07/31 00:00

强化学习-Q-Learning算法

https://my.oschina.net/u/4267179/blog/3620062

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计;Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时...

2019/03/09 00:00

强化学习9-Deep Q Learning

https://my.oschina.net/u/4388198/blog/3608555

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至...

2019/03/19 00:00

q learning sarsa 二维寻宝

https://my.oschina.net/u/2856757/blog/1931312

原文链接: q learning sarsa 二维寻宝 使用q learning 算法 实现二维寻宝游戏 sarsa(lambda) 算法其中lambda表示过往经历的重要性 如果 lambda = 0, Sarsa-lambda 就是 Sarsa, 只更新获取到 ...

2018/08/21 00:00

Reinforcement Learning学习笔记|从Q-Learning到Actor Critic

https://my.oschina.net/u/4317491/blog/3591689

Reinforcement Learning NOTE 最近,Deep Reinforcement Learning的应用和发现十分广泛,如Alpha GO。 我们将关注于学习解决增强学习的不同结构。包括Q-learning、Deep Q-Learning、Policy ...

2019/03/31 00:00

强化学习之二:Q-Learning原理及表与神经网络的实现(Q-Learning with Tables and Neural Networks)

https://my.oschina.net/u/4275369/blog/4200349

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译。(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium...

2018/01/07 00:00

文献笔记:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

https://my.oschina.net/u/4263469/blog/3617590

该文章是针对Hado van Hasselt于2010年提出的Double Q-learning算法的进一步拓展,是结合了DQN网络后,提出的关于DQN的Double Q-learning算法。该算法主要目的是修正DQN中max项所产生的过高估...

2019/03/11 00:00

Reinforcement Learning学习笔记|Deep Q-learning算法

https://my.oschina.net/u/4260482/blog/3626129

An introduction to Deep Q-Learning: let’s play Doom 在上一篇博文,我们学习了Q-learning这种用来产生Q-table的算法。但是我们可以发现,产生和更新Q-table的过程在大的状态空间环境下效...

2019/03/05 00:00

深度学习 玩游戏 Q-LEARNING

https://my.oschina.net/u/2334725/blog/783173

游戏里面非玩家的角色行为,即AI。 腾讯的Ai游戏框架:TencentOpen. 介绍: Agent,behavior tree, 大概意思就是 通过自己的框架来确定ai行为,然后通过agent代理发送给游戏。 下面偶然间看到了...

2016/11/07 00:00

matlab强化学习Q-Learning与Sarsa对比

https://my.oschina.net/u/3137795/blog/4446601

本文分享自微信公众号 - 帮你学MatLab(MatLabhelper)。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。...

2019/09/03 00:00

Q-learning之一维世界的简单寻宝

https://my.oschina.net/u/4354403/blog/3430287

Q-learning的算法: (1)先初始化一个Q table,Q table的行数是state的个数,列数是action的个数。 (2)先随机选择一个作为初始状态S1,根据一些策略选择此状态下的动作,比如贪心策略,假设...

2019/08/14 00:00

强化学习——Q-learning算法

https://my.oschina.net/u/4381995/blog/3487033

假设有这样的房间 如果将房间表示成点,然后用房间之间的连通关系表示成线,如下图所示: 这就是房间对应的图。我们首先将agent(机器人)处于任何一个位置,让他自己走动,直到走到5房间,表...

2019/06/26 00:00

增强学习Q-learning分析与演示(入门)

https://my.oschina.net/u/4373953/blog/3253124

一些说明、参阅 https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/1commandlinereinforcementlearning/treasureon_right.py https://github.com...

2020/04/16 00:00

强化学习_Deep Q Learning(DQN)_代码解析

https://my.oschina.net/u/4372666/blog/3514016

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题。 一、导入需要的包和定义超参数 import tensorflow as tfimport numpy as npimport gymimport timeimport ran...

2019/06/02 00:00

强化学习10-Deep Q Learning-fix target

https://my.oschina.net/u/4376386/blog/3606219

针对 Deep Q Learning 可能无法收敛的问题,这里提出了一种 fix target 的方法,就是冻结现实神经网络,延时更新参数。 这个方法的初衷是这样的: 1. 之前我们每个(批)记忆都会更新参数,这...

2019/03/20 00:00
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