Q-LEARNING 第3页

policy-gradient和q-learning区别

其中一个区别就是，q-learning总是用Q现实-Q估计来获得loss，从而更新参数。但基础版本的policy-gradient都不用这些。

Iverson_henry·2023-09-12 04:08

2018-04-21

入门|通过Q-learning深入理解强化学习学界|UberAI论文：利用反向传播训练可塑神经网络，生物启发的元学习范式业界|OpenAI提出新型元学习方法EPG，调整损失函数实现新任务上的快速训练Collabbing-Ideas

hzyido·2023-09-08 10:34

一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战

强化学习基础马尔可夫决策过程（MDP）状态（State）动作（Action）奖励（Reward）策略（Policy）三、常用强化学习算法值迭代（ValueIteration）算法描述算法意义应用实例Q学习（Q-Learning

TechLead KrisChang·2023-09-03 12:00

强化学习系列--深度Q网络（DQN算法）

强化学习系列--深度Q网络（DQN算法）介绍示例代码（pytorch实现）示例代码（keras实现）介绍深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是一种强化学习算法，通过结合深度神经网络和Q-learning

lqjun0827·2023-08-26 16:14

强化学习笔记（二）

Q-learning:基于价值，单步更新，离线学习（采样策略不是真实的目标策略）Sarsa:基于价值，单步更新，在线学习（走一步学一步，采样策略与目标策略相同）PolicyGradients:基于概率，

feiba54·2023-08-26 08:06

第十章强化学习

Q-learning和Sarsa3.基于策略的算法对于能获得正向结果的Action，增加他们

etheon·2023-08-25 21:53

DDPG算法

我们首先来看Deep，正如Q-learning加上一个Deep就变成了DQN一样，这里的Deep即同样使用DQN中的经验池和双网络结构来促进神经网络能够有效学习。

58506fd3fbed·2023-08-24 03:47

【强化学习】Q-learning训练AI走迷宫

0.简单总结Q-learning？最简单的强化学习算法！不需要深度学习网络的算法！带有概率性的穷举特性！

如果皮卡会coding·2023-08-14 03:33

强化学习(3)：DQN及其变式

本章内容主要参考了UCBerkeleyDeepRLBootcamp的内容，由作者按照自己的理解整理而成本讲讨论著名的DQN算法（DeepQ-NetworksAlgorithm）一、对Q-Learning

免点口几·2023-08-13 01:42

基于Qlearning强化学习的路径规划算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1Q值更新规则4.2基于Q-learning的路径规划算法设计4.3Q-learning路径规划流程5.算法完整程序工程

简简单单做算法·2023-08-10 16:40

强化学习实战-吃豆人Pacman经典案例分析

本篇使用强化学习领域经典的Project-Pacman项目进行实操，Python2.7环境，使用Q-Learning算法进行训练学习，将讲解强化学习实操过程中的各处细节。

seaside2003·2023-08-05 19:41

强化学习主要算法原理及代码示例

强化学习算法包括以下几种：Q-learning：基于值函数的强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。

打入凡间的zhu·2023-08-05 19:41

7个最流行的强化学习算法实战案例（附 Python 代码)

大家好，目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

Python数据开发·2023-08-05 19:41

强化学习总结

强化学习主要分为两个分支，一个是Q-Learning，一个是policygradientdecent，还有一个目前的主流研究就是把二者合并本文所有图片和文字来自https://mofanpy.com/tutorials

SimonLiu000·2023-08-05 16:27

对比Monte-Carlo与TD算法（Sarsa，Q-learning）【Code 3.附带MonteCarlo代码实现】

对比Monte-Carlo与TD算法（Sarsa，Q-learning）【Code3.附带MonteCarlo代码实现】ThisnoterecordshowtheauthorbegintolearnRL.Boththeoreticalunderstandingandcodepracticearepresented.ManymaterialarereferencedsuchasZhaoShiyu

木心·2023-08-05 02:32

【强化学习】DQN（Deep Q network）原理及实现

一、原理DQN为融合了神经网络和Q-learning的方法。面对复杂问题，state数量巨多，传统的表格学习已经不能满足此种情况。神经网络的的工作模式为通过对输入进行处理学习得到结果的过程。

cc街道办事处·2023-08-04 14:50

强化学习分享（一） DQN算法原理及实现

（一）强化学习算法介绍DQN，顾名思义，DeepQLearning;在传统强化学习Q-Learning的基础之上，用深度学习的神经网络来拟合函Q值函数，从而达到更好的学习效果。

YWXonline·2023-08-04 14:46

强化学习(DQN）教程

强化学习(DQN）教程本教程介绍了如何使用PyTorch在OpenAIGym上的CartPole-v0任务上训练深度Q-learning(DQN)智能体。

yanglamei1962·2023-08-04 08:15

用q-learning解决MountainCar

q-learning是时序差分的一种方法，也就是可以不用完整的回合(完整的回合，相当于游戏从开始到结束)来更新Q价值函数。

木头人puppet·2023-08-03 04:38

Tabular Q-learning】

ReinforcementLearningwithCode【Code1.TabularQ-learning】ThisnoterecordshowtheauthorbegintolearnRL.Boththeoreticalunderstandingandcodepracticearepresented.ManymaterialarereferencedsuchasZhaoShiyu’sMathem

木心·2023-08-02 17:10

强化学习资料

一文了解强化学习强化学习有两种比较流行的模型：Q-learning—

Maybemust·2023-07-31 11:37

论文速览【Offline RL】—— 【CQL】Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning

标题：ConservativeQ-LearningforOfflineReinforcementLearning文章链接：ConservativeQ-LearningforOfflineReinforcementLearning代码：aviralkumar2907/CQL发表：NIPS2020领域：离线强化学习（offline/batchRL）——RL-Based【本文为速览笔记，仅记录核心思想，

云端FFF·2023-07-29 03:57

基于深度强化学习的DQN模型实现自动玩俄罗斯方块游戏（附详细代码讲解）

一、DQN（DeepQ-Network）方法概述DQN（DeepQ-Network）是一种强化学习方法，通过结合Q-learning算法和深度神经网络来解决强化学习问题。

就是求关注·2023-07-28 19:54

强化学习快速复习笔记--待更新

目录蒙特卡洛方法动态规划算法策略迭代时序差分方法Sarsa算法Q-learning算法如何区分在线学习和离线学习DQN深度强化Q学习概念介绍代码解析DQN改进算法DoubleDQN网络蒙特卡洛方法求解价值函数和状态价值函数

Thebluewinds·2023-07-27 09:47

强化学习策略梯度方法笔记

与传统的值函数方法（例如Q-learning和DQN）不同，策略梯度方法直接优化策略函数，而不是优化值函数。这使得它们能够更好地处理连续动作空间和大型动作空间的问题。

Aresiii·2023-07-26 16:43

强化学习之DQN（deep Q-network）算法

它于2013年由DeepMind公司的研究团队提出，通过将深度神经网络与经典的强化学习算法Q-learning结合，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习与规划的能力。

韭菜盖饭·2023-07-23 12:24

MATLAB代码：综合能源系统能源交易模拟与博弈

然后基于多代理仿真，结合设备和系统的运行约束并考虑用户的需求模型，采用Q-Learning算法，设计了综合能源服务商处于劣势和电网公司处于劣势两种场景，分别实现了交易模拟。

「已注销」·2023-07-21 00:32

【强化学习】——Q-learning算法为例入门Pytorch强化学习

‍♂️个人主页：@Lingxw_w的个人主页✍作者简介：计算机研究生在读，研究方向复杂网络和数据挖掘，阿里云专家博主，华为云云享专家，CSDN专家博主、人工智能领域优质创作者，安徽省优秀毕业生希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1、强化学习是什么1.1定义1.2基本组成1.3马尔可夫决策过程2、强化学习的应用3、常见的强化学习算法3.1Q-learn

Lingxw_w·2023-06-22 11:40

移动机器人路径优化：基于Q-learning算法的移动机器人路径优化（提供MATLAB代码）

一、Q-learning算法Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。

IT猿手·2023-06-22 07:48

第10篇：强化学习Q-learning求解迷宫问题代码实现

你好，我是郭震（zhenguo）今天重新发布强化学习第10篇：强化学习Q-learning求解迷宫问题代码实现我想对此篇做一些更加详细的解释。1创建地图创建迷宫地图，包括墙网格，走到墙网格就是负奖励。

算法channel·2023-06-19 16:06

强化学习入门资料整理

[3]强化学习丨时序差分算法TD(0)及相关编程仿真[4]强化学习——Q-Learning算法原理[5]强化学习–深度Q网络（DQN）[6]强化学习（五）用时序差分法（TD）求解

叶非花·2023-06-14 20:35

Q-learning算法探索与利用平衡问题

你好，我是郭震（zhenguo）Q-learning算法中，探索与利用是一个重要的平衡性问题。

算法channel·2023-06-14 06:50

第十篇：强化学习Q-learning求解迷宫问题代码实现

你好，我是郭震（zhenguo）今天强化学习第10篇：强化学习Q-learning求解迷宫问题代码实现1创建地图创建迷宫地图import numpy as np# 创建迷宫地图exit_coord =

算法channel·2023-06-14 06:49

【机器学习】Q-Learning详细介绍

Q-learning属于强化学习的算法通过强化学习，可以训练机器学习模型来模仿动物或儿童的学习方式。

青皮桔·2023-06-13 23:55

强化学习Q-Learning算法实践

Q-Learning算法与Sarsa算法对比相同点：1.都属于基于价值（value-based）算法的分类，都不需要神经网络。

Eliza_Her·2023-06-13 05:23

强化学习笔记

目录Q-LearningDQN拟合Q评估方式基本概念业务实践参考Q-Learning动态规划DynamicProgramming并且由此引出了Q-Learning算法。可能一些知友不是特别理解。

飞翔的七彩蜗牛·2023-06-12 05:39

强化学习Q-learning实践

1.引言前篇文章介绍了强化学习系统红的基本概念和重要组成部分，并解释了Q-learning算法相关的理论知识。本文的目标是在Python3中实现该算法，并将其应用于实际的实验中。

赵卓不凡·2023-06-11 01:06

强化学习Q-learning入门

1.引言本文为最近学习的强化学习Q-learning的学习笔记，主要用于总结和日常记录，本文主要讲解相应的必备入门知识。闲话少说，我们直接开始吧！

赵卓不凡·2023-06-11 01:35

第九篇：强化学习Q-learning算法通俗介绍

你好，我是郭震（zhenguo)今天介绍强化学习第九篇：Q-learning算法前面我们介绍强化学习基本概念，马尔科夫决策过程，策略迭代和值迭代，这些组成强化学习的基础。

算法channel·2023-06-09 16:38

强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析

强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析1.SARSASARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法

·2023-06-06 22:17

Sarsa VS Q-Learning

前言1.如何计算价值函数？为了使模型训练的最好，学习到更多有用的知识即完成任务的最好策略。对策略好坏的评价标准自然是得到最多最好的奖励，那么如何找到最好的最好的奖励，即如何得到最好的价值函数？首先对于在状态s，根据策略采取行为a的总奖励q是当前奖励R和对未来各个可能的状态转化奖励的期望v组成，根据一定的ϵ概率每次选择奖励最大q或探索，便可以组成完整的策略，那么目标就变成了计算这个q值，然后根据q选

kill bert·2023-04-17 04:50

Q-learning算法介绍

Q-learning基本思想Q-learning是一种value-based算法，它学习一个最优动作价值函数Q∗(s,a)Q^*(s,a)Q∗(s,a)，那么能够获得最优策略π∗(s)=arg⁡max⁡a

好程序不脱发·2023-04-14 03:38

强化学习方法分类

■例如Q-learning，S

R戎·2023-04-10 22:36

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(二)-CQL2(下界V值估计),CQL(R)与CQL(H)

本文内容为《ConservativeQ-Learning(CQL)保守Q学习(一)-CQL1(下界Q值估计)》的续写，限于篇幅，笔者无法将他们写在一起，必须分开来写，请各位读者见谅，本文将介绍CQL2的算法及其变种算法，并给出理论证明。最后在2.4部分笔者给出了CQL(R)CQL(R)CQL(R)与CQL(H)CQL(H)CQL(H)两种CQL在实际应用中的算法形式。那一部分理论部分很少，但是原理

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:55

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(三)-CQL在DDPG下的代码实现和实际应用效果

笔者对CQL进行了实现和原文章代码部分的修改，放在了下面的链接里，欢迎各位对代码提出点评和修正。代码链接在：https://github.com/outongyiLv/CQLwithDDPG以下对该代码进行一定的描述方便大家理解和运行。1.首先笔者采用OnlineDDPG算法进行了训练，并得到了训练结果，模型参数存储在目录下名为DDPG_weight的文件中。2.笔者根据OnlineDDPG得到的