Q-Learning 第16页

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

包括Q-learning、DeepQ-Learning、PolicyGradient、ActorCritic和PPO。

BillDingDJ·2019-03-31 14:00

（Policy Gradient 和 Q-Learning)

转载自https://blog.csdn.net/zjucor/article/details/79200630Q-learning是一种基于值函数估计的强化学习方法，PolicyGradient是一种策略搜索强化学习方法。两者是求解强化学习问题的不同方法，如果熟悉监督学习，前者可类比NaiveBayes——通过估计后验概率来得到预测，后者可类比SVM——不估计后验概率而直接优化学习目标。回答问题

荷西·H·2019-03-30 00:47

CS 188 Project3(RL) Q10:Approximate Q-Learning

实现一个近似的Q-learning学习代理，它学习状态特征的权重，其中许多状态可能共享相同的特征。

段智华·2019-03-28 13:27

零基础python深度强化学习实战——AI游戏

最近发现一个比较好的学习深度强化学习的博客，大家赶紧收藏起来从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(1)——安装环境从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(2)——学习Gym从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(3)——使用Q-learning

azeyeazeye·2019-03-27 21:57

【笔记2-3】李宏毅深度强化学习笔记（三）Q-Learning

李宏毅深度强化学习-Q-LearningQ-Learning介绍基本思想Q-Learning:关于Q-Learning的几点建议连续行动下的Q-Learning李宏毅深度强化学习课程https://www.bilibili.com

jessie_weiqing·2019-03-18 09:24

深度强化学习研究笔记（2）——Q-learning（Q-learning问题描述，Q-table方法，一个Python小例子）

文章目录1.Q-learning问题描述2.Q-learning的一种典型实现方法及示例（Q-table查表法）3.利用Q-learning得到的Q-table进行验证（让agent独立行走）4.代码实现

越野者·2019-03-16 01:14

Reinforcement Learning学习笔记|Deep Q-learning算法

AnintroductiontoDeepQ-Learning:let’splayDoom在上一篇博文，我们学习了Q-learning这种用来产生Q-table的算法。

BillDingDJ·2019-03-05 15:00

Reinforcement Learning学习笔记|Q-learning算法

Q-learningalgorithm:learningtheActionValueFunctionTheActionValueFunctiontakestwoinputs:stateandaction,itreturnstheexpectedfuturerewardofthatactionatthatstate.Beforeexploring,theQ-tablegivesthesamearbi

BillDingDJ·2019-03-05 09:00

强化学习DQN

DQN针对Q-learning做出改进。

JasonSparrow_1·2019-02-28 14:25

Reinforcement Learning - Morvan Python

Q-Learning重点就是递推的那行Bellman公式，Q是一个table，两轴分别是state与action，其值为当前的价值，那行公式的意思就是

chitoseyono·2019-02-27 15:35

强化学习-利用Q-Learning算法玩走方格游戏（C++）

本文通过Q-Learning算法玩走方格游戏的例子和代码，尝试说明Q-Learning的思想与基本实现方法。随着人工智能的发展，强化学习相关的算法受到越来越多的关注。

WilliamCode·2019-02-25 20:13

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。

fonzie·2019-02-24 22:30

从Q-learning到DQN的理解

先理解Q-Learning：https://www.jianshu.com/p/29db50000e3fQ-Learning中的Q表是根据Reward更新的python代码实现importnumpyasnpimportrandom

Levy_Y·2019-01-07 10:51

DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation学习

本文提出了（基于深度Q-learning的推荐框架）基于强化学习的推荐系统框架来解决三个问题：1）首先，使用DQN网络来有效建模新闻推荐的动态变化属性，DQN可以将短期回报和长期回报进行有效的模拟。

ZJKL_Silence·2019-01-04 20:02

Keras深度强化学习-- Policy Network与DQN实现

Daisy丶·2019-01-03 20:42

Q学习和深度Q学习（DQN）论文笔记

Q学习（Q-learning）强化学习中有个很重要的递归关系，贝尔曼方程（BellmanEquation）：Qπ(st,at)=E[r+γE[Qπ(st+1,at+1)]]Q^\pi(s_t,a_t)=

geter_CS·2019-01-02 15:46

PYTHON VS MATLAB VS VB(VBA)

以后我慢慢谈到像神经网络、支持向量机、自动编码机、RNN、CNN、决策树、随机森林、强化学习Q-learning等目前比较

TJXFXZ·2019-01-01 01:03

机器学习与深度学习系列连载：第三部分强化学习（十五) 深度强化学习- Actor-Critic的集大成者：A3C

Actor-Critic的集大成者：A3C首先，我们重温下策略梯度和Q-learning算法策略梯度我们在梯度下降的过程中，对于reward函数的估计是极其不稳定的GtG_tGt=GtG_tGt是从实际环境中交互进行估计

人工智能插班生·2018-12-09 11:08

强化学习之Q-learning算法

Q-learning算法以前在阿里云上面搭了一个wordpress博客，最近快毕业了，阿里云真的很贵，所以转到CSDN上写博客，主要是为了方便以后查询。

Flyingzhan·2018-12-02 14:15

机器学习与深度学习系列连载：第三部分强化学习（五) 不基于模型的控制（SARSA、Q-Learning）

不基于模型的控制通过本篇的学习，我们将会学习到如何训练一个Agent，使其能够在完全未知的环境下较好地完成任务，得到尽可能多的奖励。1.简介Introduction上一篇主要讲解了在模型未知的情况下如何进行预测。所谓的预测就是评估一个给定的策略，也就是确定一给定策略下的状态（或状态行为对）的价值函数。这篇的内容主要是在模型未知的条件下如何优化价值函数，这一过程也称作模型无关的控制。现实中有很多此类

人工智能插班生·2018-11-28 11:21

学习笔记：强化学习之Actor-Critic

写在前面：我是根据莫烦的视频学习的Reinforcelearning，具体代码实现包括Q-learning，SARSA，DQN，Policy-Gradient，Actor-Critic以及A3C。

Tiberium_discover·2018-11-20 14:20

强化学习之Q-learning algorithm学习总结

Q-tableQ-learningalgorithm:learningtheActionValueFunctionStep1:Q-value初始化Step2:Episode循环，直到学习停止Step3:选择actionStep4-5:估计总结两天学习Q-learning

cherish_f·2018-11-16 03:31

Actor Critic学习笔记

什么是Actor-CriticActor-Critic的Actor是PolicyGradients,因为他直接根据概率进行选择所以能够很容易选出当前最优解，而Q-learning存在ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ

蚍蜉_·2018-11-10 10:52

Actor Critic

其中action就是PolicyGradient算法，critic是Q-learning。所以实际上actor-critic算法是Q-learning算法和policygradient算法的结合。

winddy_akoky·2018-11-07 20:39

Q-Learning

CodeExperiment测试环境叫做cliffrun，如下图：起始位置是左下角(3,0)，目标位置是右下角(3,11)，其中黄色方框是当前位置，深紫色的是悬崖，如果掉下去了这个回合就结束了，得重新开始。具体的文件可以在我的Github上，下载下来，直接运行jupyternotebook即可https://github.com/Qxxxx/ReinforcementLearning.gitQ-L

雅不达·2018-11-07 08:37

Q-learning算法实践

我们将会应用Q-learning算法完成一个经典的Markov决策问题--走迷宫！项目描述：在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。如上图所示，智能机器人显示在右上角。

宜信技术学院·2018-10-24 10:54

强化学习： On-Policy与 Off-Policy 以及 Q-Learning 与 SARSA

其中典型的代表分别是Q-learning和SARSA两种方法。这两个典型算法之间的区别，一斤他们之间具体应用的场景是很多初学者一直比较迷的部分，在这个博客中，我会专门针对这几个问题进行讨论。

Johnny_Cuii·2018-10-13 21:52

强化学习中的各类算法

现有的强化学习主要分为五种：通过价值选行为：Q-learning、Sarsa、DeepQNetwork直接选行为：PolicyGradients想象环境并从中学习：ModelBasedRL回合更新：基础版的

Oliver Cui·2018-10-08 19:40

Q-learning算法实现1（matlab）

根据如下算法选择最优策略：以机器人走房间为例，代码实现如下：原文链接如下：https://www.jianshu.com/p/29db50000e3f注：原文中的房间状态0-5分别对应代码中1-6%机器人走房间Q-learning

count_on_me·2018-10-06 17:49

强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和DeepQ-Learning算法。DeepQ-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲。1.为何需要价值函数的近似表示在之前讲到了强化学习求解方法，无论是动态规划DP，蒙特卡罗方法MC，还是时序差分TD，使用的状态都是

刘建平Pinard·2018-09-28 16:00

基于强化学习的服务链映射算法

通过Q-learning的机制，根据系统状态、执行部署动作后的奖惩反馈来决定服务链中各虚拟网元的部署位置。实验结果表明，与经典算法相比，该算法有效降低了业务的平均传输延时，提升了系统的负载均衡情况。

陳浴巾·2018-09-25 01:00

深度强化学习—DQN

一、DQN将卷积神经网络（CNN）和Q-Learning结合起来。CNN的输入是原始图像数据（作为状态State），输出则是每个动作Action对应的价值评估ValueFunction（Q值）。

EmilyGnn·2018-09-17 10:41

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 笔记

1.前言由于Q-learning将最大值作为动作的价值，因此就难免出现过于乐观的情况，但是有时候乐观有助于更多的探索。

Junr_0926·2018-09-15 19:06

什么是 Q-learning

我们以一个迷宫寻宝的游戏为例来看什么是Q-learning。在这个游戏中，agent从一个给定的位置开始，即起始状态。

机器学习X计划·2018-09-15 07:00

强化学习系列（十二）：Eligibility Traces

几乎所有TD方法，如Q-Learning或Sarsa，都可以和eligibilitytraces结合起来生成更高效通用的方法。EligibilityTraces可以用于泛化TD和MC（蒙特卡罗）方法。

LagrangeSK·2018-09-12 17:41

从REINFORCE到PPO，看Policy Gradient的前世今生

从REINFORCE到PPO，看PolicyGradient的前世今生PolicyGradient和Q-learning可以说是model-freeRL的两大阵营。

马小疼·2018-09-05 11:24

A Distributional Perspective on Reinforcement Learning

传统的强化学习算法例如Q-learning算法学习的是state-action值函数，而这篇文章的核心是学习state-action的概率分布。

liyaohhh·2018-08-16 23:22

Bourne强化学习笔记2：彻底搞清楚什么是Q-learning与Sarsa

为了理清强化学习中最经典、最基础的算法——Q-learning，根据ADEPT的学习规律（Analogy/Diagram/Example/Plain/TechnicalDefinition），本文努力用直观理解

Bourne_Boom·2018-08-12 16:47

理解actor-critic

视角一：从Q-Learning过渡到Actor-Critic经典的Q-learning可以拆成两部分：一部分是Q(s,a)存储了在状态s下执行a动作后，执行greedy策略的期望收益，另外一部分是在决定执行哪一个动作的时候

小草cys·2018-07-23 19:53

强化学习算法学习汇总笔记 (二) — Actor Critic、DDPG、A3C、

一.ActorCritic1.基本概念ActorCritic为类似于PolicyGradient和Q-Learning等以值为基础的算法的组合。

JorkerRer·2018-07-16 11:05

强化学习算法学习汇总笔记 (一) — Q-learning、Sarsa、DQN、Policy Gradients

一.强化学习的分类1.Model-free和Model-basedModel-free即机器人不知道外界环境信息，只能在机器人执行每一步动作后从环境中得到反馈然后去学习，只能按部就班，一步一步等待真实世界的反馈，再根据反馈采取下一步行动。诸如QLearning，Sarsa，PolicyGradients等算法。Model-based指机器人对环境有一定的了解，可以对环境进行建模，通过模型机器人再也

JorkerRer·2018-07-16 11:19

深度强化学习与 Deep Q-Learning（DQN）

本文中我们来探讨一下深度强化学习（以DQN为主）的基本原理。这里假设读者对强化学习的基本原理与神经网络的基本知识已经有了一定的了解。DeepQ-LearningDoubleDQN带有优先回放的DQN(PrioritizedReplayBuffer)DuelingDQN解决DQN的冷启动问题DistributionalDQNNoisyDQNRainbowDeepQ-Learning这里介绍的DQN就

止于至玄·2018-07-15 21:53

Actor Critic

我们有了像Q-learning这么伟大的算法,为什么还要瞎折腾出一个Actor-Critic?

小草cys·2018-07-04 16:54

强化学习算法学习汇总笔记 (二) — Actor Critic、DDPG、A3C、

一.ActorCritic1.基本概念ActorCritic为类似于PolicyGradient和Q-Learning等以值为基础的算法的组合。

Hansry·2018-06-27 14:55

强化学习算法学习汇总笔记 (一) — Q-learning、Sarsa、DQN、Policy Gradients

一.强化学习的分类1.Model-free和Model-basedModel-free即机器人不知道外界环境信息，只能在机器人执行每一步动作后从环境中得到反馈然后去学习，只能按部就班，一步一步等待真实世界的反馈，再根据反馈采取下一步行动。诸如QLearning，Sarsa，PolicyGradients等算法。Model-based指机器人对环境有一定的了解，可以对环境进行建模，通过模型机器人再也

Hansry·2018-06-25 22:45

【强化学习】Q-Learning算法详解

【强化学习】Q-Learning详解https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-1-

shura_R·2018-06-19 21:18

【徒手写机器学习算法】简单的Q-learning算法实现

简单的Q-learning算法实现Q-Learning算法下，目标是达到目标状态(GoalState)并获取最高收益，一旦到达目标状态，最终收益保持不变。因此，目标状态又称之为吸收态。

hanss2·2018-06-17 22:03

强化学习笔记(1)：Q-Learning

1.强化学习基本概念考虑下面这个例子：假如我们想让一只老鼠学会走迷宫，往往会在迷宫的几个关键地点放上奶酪，老鼠每次走到关键点就会获得奖励，久而久之，老鼠就能学会快速找到迷宫出口，这就是强化学习的一个例子。强化学习的关键要素包括：环境（environment），回报（reward），动作（action），状态（state）。在上述例子中，environment就是老鼠所处的迷宫，迷宫中的奶酪代表re

Joe-Han·2018-05-30 19:24

增强学习（强化学习）算例之Q-learning

我认为本文是学习率为1的Q-learning。为什么这么讲呢？

hai008007·2018-05-14 16:37

增强学习玩转FlappyBird

算是刚开始入门增强学习吧，结合毕设的要求，将增强学习的Q-learning和视频游戏结合起来，花几天时间啃透了yenchenlin的一个不错的项目，加了好多注释和自己的理解，几乎可以说是很简单易读了，希望能够对你有所帮助

ZRay111·2018-03-24 11:38

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