Q-LEARNING

深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用

深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。
AGI通用人工智能之禅·2024-09-16 02:27

深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合

目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的
CristianoC·2024-09-07 14:39

基于时序差分的无模型强化学习：Q-learning 算法详解

目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数（Q函数）Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning
晓shuo·2024-09-06 07:30

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

下面是一个简单的例子，使用Python和经典的Q-learning算法来实现一个强化学习机器人，目标是通过OpenAIGym提供的FrozenLake环境训练机器人学会如何在冰面上移动以找到目标。
杰哥在此·2024-09-04 03:21

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning
太阳城S·2024-08-26 08:36

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Q-learning

原文：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243Q-learning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rewardr，所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张
de_b952·2024-02-11 23:28

强化学习 | 基于 Q-Learning 算法解决 Treasure on Right 游戏

在本篇技术博客中，我们将探讨如何使用Q-Learning算法来解决TreasureonRight游戏，实现一个简单的强化学习。
半亩花海·2024-02-08 06:42

DQN的理论研究回顾

Q-learning是RL中
Jay Morein·2024-02-06 12:50

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。
草明·2024-01-25 21:52

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。LunarLander是一个经典的强化学习问题，其中代理的任务是控制一个着陆舱在月球表面着陆，最小化着陆过程中的燃料消耗。以下是使用DeepQ-Learning解决LunarLander问题的基本步骤：环境建模：首先，需要对LunarLander环
十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习11——DQN算法

DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

【机器学习】强化学习（四）-时序差分学习

四、时序差分算法（TemporalDifferenceLearning,TD学习）4.1时序差分（0）4.2Sarsa算法4.3Q学习（Q-learning）4.4Sarsa和Q-learning有什么区别
十年一梦实验室·2024-01-21 06:40

强化学习应用（六）：基于Q-learning算法的无人车配送路径规划（通过Python代码）

一、Q-learning算法介绍Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于环境的决策问题。它通过学习一个Q-table来指导智能体在不同状态下采取最优动作。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-20 05:25

使用 Q-learning 算法解决简单的开发环境中的智能体控制问题。

当涉及到完整的强化学习案例时，考虑到时间和复杂性，下面是一个简单的案例：使用Q-learning算法解决简单的开发环境中的智能体控制问题。
mqdlff_python·2024-01-19 08:48

【机器学习故事版】《围棋小将的智慧之旅》

他找来一本神秘的《围棋秘诀》，书中记载了一种神奇的方法——Q-learning。Q-learner准备了一块干净的棋盘（SimpleGoEnv环境），classSimpleGoEnv(Env
德天老师·2024-01-18 08:38

【机器学习】强化学习 （一）强化学习简介

强化学习的常见算法有：Q学习（Q-learning）：一种基于值函数（valuefunction）的方法，它用一个表格（Q-table）记录每个状态-动作对的期望奖励（Q-valu
十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

强化学习AI构建实战 - 基于“黄金点”游戏（一）

本文首先简要介绍了强化学习的概念及思路，然后以Q-Learning算法为例介绍了如何进行训练。随后又介绍了黄金点游戏，并介绍了如何设计实现基于规则的、基于识别的、基于学习的策略BOT来进行比赛。
人工智能MOS·2024-01-16 19:33

强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:01

强化学习应用（一）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:00

强化学习应用（七）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:14

强化学习应用（六）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:44

强化学习应用（五）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:13

强化学习应用（八）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:41

强化学习- Actor-Critic 算法

直接估测G这个随机变量的期望值，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法，结合策略梯度+时序差分的方
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

强化学习应用（三）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:31

强化学习应用（一）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习应用（二）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习求解TSP（八）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP（七）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:59

基于强化学习的航线规划算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN
aspiretop·2024-01-14 10:45

强化学习应用（八）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（七）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（五）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:35

强化学习应用（六）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:28

强化学习求解TSP（六）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:40

强化学习求解TSP（四）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:10

强化学习求解TSP（三）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:09

强化学习求解TSP（五）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:33

策略梯度算法

第九章策略梯度算法9.1简介本书之前介绍的Q-learning、DQN及DQN改进算法都是基于价值(value-based)的方法，其中Q-learning是处理有限状态的算法，而DQN可以用来解决连续状态的问题
oceancoco·2024-01-11 08:56

强化学习求解TSP（二）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:56

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:55

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）提供Python代码

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:25

强化学习求解TSP（一）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:49

强化学习10——免模型控制Q-learning算法

Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ
beiketaoerge·2024-01-09 22:58

强化学习Q-Learning基本原理

【AI业余爱好者学习总结】看了好多资料觉得Q-Learning很绕看不明白，猛刷B站几个视频，终于略懂一二。其中我觉得最通俗易懂的是几个大一学生讲的课程PPT，在这里总结一下。
xcpppig·2024-01-03 01:24

强化学习之——Q-Learning(基础部分)

状态转移概率：从掌握到放弃 前几篇介绍了基于马尔可夫决策的强化学习框架，我们发现解决的问题有一个特点，我们是知道环境运转的细节的，具体就是我们知道状态转移概率，也就是P(St+1∣St,at)P(S_{t+1}|S_t,a_t)P(St+1∣St,at)。对于蛇棋这个游戏，我们可以看到前方是上升梯子还是下降梯子，然后选择对应的投掷手法来接近或者避开，相当于站在上帝视角。 但是现实情况下，很多时候我
无心留踪迹·2024-01-01 04:50
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