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Q-LEARNING
增强学习之
Q-learning
走迷宫
Q-Learning
算法整个算法就是一直不断更新Qtable里的值,然后再根据新的值来判断要在某个state采取怎样的action.Qlearning是一个off-policy的算法,因为里面的maxaction
Frank_07
·
2020-06-26 10:51
机器学习
深度学习
人工智能重点摘要
人工智能反向传播
Q-Learning
实验1.手写卷积神经网络（卷积、池化、正向、反向传播）2.LeNet5手写数字识别（LeNet5网络结构）3.A*算法（启发式搜索）4.cifar10withpytorch5
Cakymy
·
2020-06-26 01:04
期末复习
强化学习——从
Q-Learning
到DQN到底发生了什么？
1学习目标1.复习
Q-Learning
；2.理解什么是值函数近似（FunctionApproximation）；3.理解什么是DQN，弄清它和
Q-Learning
的区别是什么。
智元元
·
2020-06-25 20:24
强化学习
PPO算法OpenAI论文大致翻译
Q-learning
不能很好地解决简单问题并且算法的理解性很差；“vanilla”策略梯度算法数据效率低，稳健性差；TRPO算法相对复杂且对包含噪声或者参数共享的结构不兼容。因此急需提出一种新的算法，
KAila_Lucky
·
2020-06-25 16:57
强化学习（Policy Gradient，Actor Critic）
强化学习是通过奖惩的反馈来不断学习的，在
Q-Learning
，Sarsa和DQN中，都是学习到了价值函数或对价值函数的近似，然后根据价值来选择策略（如选择最大价值的动作），所以这一类也被称为ValueBasedModel
上杉翔二
·
2020-06-25 16:39
强化学习
强化学习入门——使用DQN训练CartPole
DQN是2013年DeepMind提出来的使用
Q-learning
与神经网络相结合的方法，其实和
Q-learning
的思想相同，只不过是计算的时候使用神经网络计算Q值。
赵YN的csdn
·
2020-06-25 15:58
ReinForcement
Learning
python
代码实现
Q-learning
深度学习Q—learningQ矩阵的更新基本公式如下：Q_new（state，action）=(1-alpha)Q(state,action)+alpha(R(state,action)+gamma*max*Q(stae_next,action_next))以10X10矩阵为例代码实现为：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplota
RunningCode丿H
·
2020-06-25 14:39
兴趣作品
强化学习实战二
这篇博客主要讲解强化学习中两种典型的问题：离散动作与连续动作，通过前面的学习我们知道离散动作问题可以用
Q-Learning
算法解决，而连续动作问题可以用PolicyGradients算法解决。
The_Thinker_QChen
·
2020-06-25 06:35
强化学习
Policy Gradients
因为PolicyGradients算法与之前的
Q-Learning
算法是不一样的。
The_Thinker_QChen
·
2020-06-25 06:34
强化学习
Actor-Critic
前面讲过
Q-Learning
算法是基于值选择动作的，并且是单步更新。而PolicyGradients算法是基于概率在连续动作中选择的，并且是回合更新。那么有没有一种算法能够将两者结合呢？
The_Thinker_QChen
·
2020-06-25 06:34
强化学习
深入理解强化学习
车文扬学号：16020199006转载自：https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73327378【嵌牛导读】：理解强化学习【嵌牛鼻子】：
Q-learning
o錯覺_42a1
·
2020-06-25 05:16
强化学习 入门（二）
强化学习入门（二）一、
Q-learning
：Q-table公式：更新规则：相当于以前有个old的值，现在又发现了个new的值，该用哪一个呢？只用新的，相当于彻底放弃已有经验。只用老的，相当于不更新。
icaoys
·
2020-06-25 01:32
机器学习
强化学习实战（二）：用
Q-Learning
和SARSA解决出租车问题
强化学习实战（二）：用
Q-Learning
和SARSA解决出租车问题1.出租车问题问题描述2.Q-Learning和SARSA理论部分暂略2.1Q-Learning2.1.1算法描述2.1.2流程图2.2SARSA2.2.1
Lex_RL
·
2020-06-24 17:03
Reinforcement
Learning
An introduction to Policy Gradients with Cartpole and Doom（四）
www.freecodecamp.org/news/an-introduction-to-policy-gradients-with-cartpole-and-doom-495b5ef2207f/前两篇文章介绍了
Q-learning
mike112223
·
2020-06-24 14:11
强化学习从入门到放弃
强化学习模型-Priority Replay Buffer
ComputerScience,2015前言1.首先提下ReplayBuffer吧，ReplayBuffer是最基本的样本收集再采样的过程，是之前在做DDQN实验中使用的一种样本利用方式，原因是当我们使用
Q-learning
马飞飞
·
2020-06-24 13:01
强化学习
Python手写强化学习
Q-learning
算法玩井字棋
Q-learning
是强化学习中的一种常见的算法，近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。
deephub
·
2020-06-24 12:51
python
强化学习
强化学习(六)：价值函数的逼近(近似)
在强化学习(五)：Sarsa算法与
Q-Learning
的学习中，我们都是假设状态是有限的，而且数量也不多，就像例程中都是使用格子世界，每个格子代表一个状态。
Webbley
·
2020-06-24 07:53
Reinforcement
Learning
基于
Q-Learning
算法的机器人路径规划
最近一直在研究强化学习中的Q学习算法，鉴于网上的代码对于新手来说太过于复杂，我在MATLAB以及Python下都写了相对容易的代码，以便于新手理解与学习。python代码：'''1,环境：先从简单的6x6的方格环境做起,起始位置为右下角,终止位置为右上角,其中选中两处为障碍物,其余的位置为平地，环境的选择为坐标系(0,0)->(5,5).2,选择的动作为‘上下左右’,步长为单位一.3,策略:Q-L
jjx1995712
·
2020-06-23 22:05
【强化学习】
Q-learning
importrandomimportmatplotlib.pylabasplt#%matplotlibinlineimportgymenv=gym.make('Taxi-v1')env.render()print(env.observation_space.n)print(env.action_space.n)5006q={}forsinrange(env.observation_space.n)
颹蕭蕭
·
2020-06-23 20:21
#
机器学习
理解DQN算法
理解DQN算法
Q-Learning
算法
Q-Learning
的算法如下：对于
Q-Learning
，首先就是要确定如何存储Q值，最简单的想法就是用矩阵，一个s一个a对应一个Q值，所以可以把Q值想象为一个很大的表格
靠谱Mr.
·
2020-06-23 06:32
机器学习
一文简述多种强化学习算法，重要概念和术语一览
本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了
Q-Learning
算法、SARSA、DQN和DDPG算法。
dengdun6257
·
2020-06-23 03:59
强化学习——
Q-learning
二、
Q-Learning
决策假设我们的行为准则已经学习好了，现在我们处于状态s(tate)1，有两个行为a(ction)1、a(ction)2，在这种s1状态下，a2带来的潜在奖励要比a1高（如下表所示
小道萧兮
·
2020-06-22 08:46
强化学习DQN算法
DQN，即DeepQ-learning算法，是将神经网络与
Q-learning
算法相结合而得到的强化学习算法。
Java与Android技术栈
·
2020-06-22 04:42
强化学习用于路径规划，以
Q-learning
解决TSP问题为例
以下为原创代码，这段代码解决的是TSP问题，采用的思路是强化学习的
Q-learning
方法。
weixin_34417635
·
2020-06-21 12:06
TicTacToe井字棋 by reinforcement learning
，数学公式也看不太懂，一定希望有一些简单明了的代码实现加强对入门强化学习的直觉认识，这是一篇初级入门代码，希望能对你们开始学习强化学习起到基本的作用.井字棋具体玩法参考百度，这篇文字主要是用强化学习中
Q-learning
weixin_34260991
·
2020-06-21 11:06
强化学习：
Q-learning
与DQN（Deep Q Network）
文章目录
Q-learning
一些名词epsilon-greedy算法流程DQN记忆库(Experiencereplay)固定Q-目标(FixedQ-target)算法流程
Q-learning
是一种很常用很传统的强化学习方法
Leon_winter
·
2020-06-20 22:56
强化学习
强化学习
Q-learning
DQN
Deep
Q
Network
reinforcement
learning
actor-critic
1.actor是policy-gradient，critic是类似于
q-learning
的value-based的另一个代表：state-value，所以actor-critic是policy-gradient
Iverson_henry
·
2020-06-18 15:58
强化学习快速入门
Sarsa：和
Q-learning
类似，不同点在于更新规则。Sarsa和
Q-learning
对比：为啥Q-lear
liuyixin6178
·
2020-06-17 22:00
DQN（Deep
Q-learning
）入门教程（结束）之总结
emm，花了一周时间完成了DQN的从入门到入土，这个系列是完完全全的入门系列，因为讲的内容很简单，内容也比较少，仅仅是一个最基本的介绍。我也是因为偶然的原因才接触到强化学习，然后觉得很有意思，比较好奇它是怎么做到的，于是就花了一段时间去了解，接着就将自己的入门过程就写下来了。这个系列相比较与数据挖掘系列的博客，内容还是比较少的，内容如下所示：DQN（DeepQ-learning）入门教程（零）之教
段小辉
·
2020-05-31 23:00
DQN（Deep
Q-learning
）入门教程（六）之DQN Play Flappy-bird ，MountainCar
在DQN（DeepQ-learning）入门教程（四）之Q-learningPlayFlappyBird中，我们使用
q-learning
算法去对FlappyBird进行强化学习，而在这篇博客中我们将使用神经网络模型来代替
段小辉
·
2020-05-31 22:00
python强化学习之
Q-learning
算法
其中
Q-learning
算法的感知状态为离散，无规律。
IEEEagent RL
·
2020-05-31 18:07
python
人工智能
算法
强化学习
DQN（Deep
Q-learning
）入门教程（五）之DQN介绍
简介DQN——DeepQ-learning。在上一篇博客DQN（DeepQ-learning）入门教程（四）之Q-learningPlayFlappyBird中，我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值，那么这样有什么不足呢？我们可以将问题的稍微复杂化一点了，如果在环境中，State很多，然后Agent的动作也很多，那么毋庸置疑Q-table将会变得很大很大（比如说下围棋），
段小辉
·
2020-05-30 17:00
DQN（Deep
Q-learning
）入门教程（三）之蒙特卡罗法算法与
Q-learning
算法
蒙特卡罗法在介绍Q-learing算法之前，我们还是对蒙特卡罗法（MC）进行一些介绍。MC方法是一种无模型（model-free）的强化学习方法，目标是得到最优的行为价值函数\(q_*\)。在前面一篇博客中，我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法。那么问题来了，什么是模型（model）？模型其实就是我们在第一篇博客：DQN（DeepQ-learning）入门教程（一）之强化学习介绍种所介绍的
段小辉
·
2020-05-28 02:00
DQN（Deep
Q-learning
）入门教程（二）之最优选择
在上一篇博客：DQN（DeepQ-learning）入门教程（一）之强化学习介绍中有三个很重要的函数：策略：\(\pi(a|s)=P(A_t=a|S_t=s)\)状态价值函数：\(v_\pi(s)=\mathbb{E}\left[R_{t+1}+\gamma\left(S_{t+1}\right)|S_{t}=s\right]\)动作价值函数：\(q_{\pi}(s,a)=\mathbb{E}_{
段小辉
·
2020-05-27 15:00
DQN（Deep
Q-learning
）入门教程（一）之强化学习介绍
什么是强化学习？强化学习（Reinforcementlearning，简称RL）是和监督学习，非监督学习并列的第三种机器学习方法，如下图示：首先让我们举一个小时候的例子：你现在在家，有两个动作选择：打游戏和读书。如果选择打游戏的话，你就跑到了网吧，选择读书的话，就坐在了书桌面前。你爸妈下班回家，如果发现你在网吧，就会给你一套社会主义的铁拳，如果你在书桌面前的话，就会买根棒棒糖给你吃。首先，你在家的
段小辉
·
2020-05-24 11:00
MetaQNN : 与Google同场竞技，MIT提出基于
Q-Learning
的神经网络搜索 | ICLR 2017
论文提出MetaQNN，基于
Q-Learning
的神经网络架构搜索，将优化视觉缩小到单层上，相对于GoogleBrain的NAS方法着眼与整个网络进行优化，虽然准确率差了2～3%，但搜索过程要简单地多，
VincentLee
·
2020-04-11 16:44
算法
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
MetaQNN : 与Google同场竞技，MIT提出基于
Q-Learning
的神经网络搜索 | ICLR 2017
论文提出MetaQNN，基于
Q-Learning
的神经网络架构搜索，将优化视觉缩小到单层上，相对于GoogleBrain的NAS方法着眼与整个网络进行优化，虽然准确率差了2～3%，但搜索过程要简单地多，
晓飞的算法工程笔记
·
2020-04-10 09:00
Q-learning
q-learning
的步骤：1、初始化Q-table，Q(s,a)可以设为02、定义初始状态state，s3、根据策略π选择动作action，a4、实施动作action，a5、计算实施动作a所获得的reward6
lojike
·
2020-04-05 00:57
《深入浅出机器学习》之强化学习
机器学习中的强化学习：
Q-learning
学习指南所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
方老司
·
2020-03-31 16:17
强化学习dqn系列梳理--从入门到进坑
强化学习深度学习机器学习DeepQlearningDQN人工智能一、基础知识强化学习可以划分为基于价值函数的方法，策略梯度方法，和结合策略梯度以及价值函数的actor-critic方法；其中基于价值函数的典型算法是
Q-learning
机器学习评论
·
2020-03-25 11:57
从源码看
Q-Learning
与DQN--个人强化学习入门
Q-learning
与DQNQ-learning
Q-learning
算法是用来给出一个智能体（agent）从一个初始状态（state）出发到一个最优状态（State）的“路线”的算法。
妙脆角ynunwpu
·
2020-03-23 17:42
PGQ: COMBINING POLICY GRADIENT AND
Q-LEARNING
NeilZhu，IDNot_GOD，UniversityAI创始人&ChiefScientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施UAI中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）,DLCenter（深度学习知识中心全球价值网络），AIgrowth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才
朱小虎XiaohuZhu
·
2020-03-11 01:35
解析 DeepMind 采用双 Q 学习 (Double
Q-Learning
) 深度强化学习技术
NeilZhu，IDNot_GOD，UniversityAI创始人&ChiefScientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施UAI中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）,DLCenter（深度学习知识中心全球价值网络），AIgrowth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才
朱小虎XiaohuZhu
·
2020-02-23 13:04
尝试用强化学习算法来玩下FlappyBird？
/s/nm...效果展示参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...原理简介原理其实在这篇文章里讲过：长文预警|利用DQN玩吃豆人（Pacman）小游戏不过今天我们将尝试只用
Q-Learning
白露未晞
·
2020-02-20 23:26
深度学习
pytorch
算法
python
Keras深度强化学习--Double DQN实现
DoubleDQN原理DQN本质上仍然是
Q-learning
，只是利用了神经网络表示动作值函数，并利用了经验回放和单独设立目标网络这两个技巧。
洛荷
·
2020-02-14 12:29
迷雾探险3 | 强化学习入门
增强学习系列之（二）：实现一个简单的增强学习的例子：
Q-Learning
算法+epsi
臻甄
·
2020-02-10 13:08
【李宏毅深度强化学习笔记】7、Sparse Reward
【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法【李宏毅深度强化学习笔记】3、
Q-learning
qqqeeevvv
·
2020-01-29 14:31
强化学习
#
理论知识
深度强化学习
Sparse
Reward
Curiosity
Curriculum
Learning
Hierarchical
RL
【强化学习RL】model-free的prediction和control — MC, TD(λ), SARSA,
Q-learning
等
本系列强化学习内容来源自对DavidSilver课程的学习课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html在上一文介绍了RL基础概念和MDP后，本文介绍了在model-free情况下（即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'），如何进行prediction，即预测当前policy的state-valuefunctionv(s)
水奈樾
·
2020-01-26 12:00
Continuous Deep
Q-Learning
with Model-based Acceleration
Model-freereinforcementlearninghasbeensuccessfullyappliedtoarangeofchallengingproblems,andhasrecentlybeenextendedtohandlelargeneuralnetworkpoliciesandvaluefunctions.However,thesamplecomplexityofmodel-
朱小虎XiaohuZhu
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2020-01-04 08:33
[强化学习论文笔记(2)]:DoubleDQN
DeepReinforcementLearningwithDoubleQ-learning论文地址：Double-DQNDoubleQ-learning笔记在传统强化学习领域里面，学者们已经认识到了
Q-learning
木子士心王大可
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2019-12-31 13:00
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