Q-Learning

Finite Markov Decision Processes

其中DQN和Policygradient都是可以从Q-learning和MDPS中找到参考。下面具体介绍MDPS的过程。
ckqsars·2018-03-21 10:53

增强学习、增量学习基础知识

一：增强学习（Q-learning）要解决的问题：一个能感知环境的自治agent，怎样通过学习选择能达到其目标的最优操作。
gentelyang·2018-03-21 09:18

机器学习（二十七）——Q-learning, 动态规划

下面用一个例子来讲述Q-learning算法。上图中有5个房间，编号为0～4，将户外定义为编号5，房间之间通过门相连，则房间的联通关系可抽象为下图：这里我们将每个房间称为一
antkillerfarm·2018-03-19 09:06

python: DQN Deep Q-Network learning

mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htmhttp://www.cnblogs.com/dragonir/p/6224313.html这篇文章也是用非常简单的说明将Q-Learning
DinnerHowe·2018-03-07 10:08

从强化学习Reinforcement Learning到DQN(Deep Q-learning Network)学习笔记

前言本篇博客大概会记录强化学习RL的基础知识，基本方法，以及如何推导到DQN，和关于DeepMind的PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning(DQN学习打砖块游戏)这篇论文的一些理解，后续改进方向，还有一些具体实现。若有理解不当，恳请指出！强化学习基础强化学习中两大最基本的要素：Agent(智能体)与Environment(环境)。在每个时间tt内：Ag
小鹅鹅·2018-02-17 22:53

强化学习之 Q-learning

我们可以把整个Q-learning的学习工程写成下面的这个式子：即
碧影江白·2018-02-08 18:35

基于Q-function的强化学习方法的总结

本篇博客只讨论reinforcementlearning方法中Q-function的方法，包括Q-learning，NIPSDQN和NatureDQN算法上面的区别，尝试探讨为什么这些改进会对效果有很大的提升
OsgoodWu·2017-12-25 20:53

深度强化学习——DQN

一、DRL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时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。
SGQ1991·2017-12-11 19:05

Q-learning算法实现

1、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让Qtable的更新可以不基于正在经历的经验(可以是现在学习着很久以前的经验,甚至是学习他人的经验).不过这一次的例子,我们没有运用到off-policy,而是把Qlearning用在了on-polic
duanyajun987·2017-11-23 15:01

机器学习（4）强化学习のQ-Learning

Q-learning属于基于价值（value)的单步更新离线学习强化学习算法；什么是基于价值和单步更新看：http://blog.csdn.net/ilypl/article/details/78539754
CCH陈常鸿·2017-11-21 18:46

深入浅出的强化学习笔记(二)——使用OpenAI Gym实现游戏AI

$pipinstallgym下面我们将尝试训练一个AI来帮我们完成一款游戏——CartPole-v0，从而掌握强化学习的一个重要分支——Q-learning。
烧煤的快感·2017-10-05 23:16

学习笔记TF038:实现估值网络

Q-Learning，学习Action对应期望值(ExpectedUtility)。1989年，Watkins提出。收敛性，1992年，Watkins和Dayan共同证明。
利炳根·2017-08-07 09:41

强化学习之Q-learning简介

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。
Young_Gy·2017-06-20 19:16

TensorFlow实现估值网络（Q-learning）代码遇到的问题

该例子代码的实现思路是先搭建一个吃箱子的小游戏，然后再搭建Q-learning网络跑这个游戏，每轮走50步然后去获取该轮积分的最大值。完整
黑暗骑士V·2017-06-19 22:36

Deep Q-Network 学习笔记（二）—— Q-Learning与神经网络结合使用（有代码实现）

mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htmhttp://www.cnblogs.com/dragonir/p/6224313.html这篇文章也是用非常简单的说明将Q-Learning
gongxiaojiucom足球资讯网·2017-06-16 17:30

强化学习系列 6 : Actor Critic

Qlearning)和以动作概率为基础(比如PolicyGradients)两类强化学习算法.Actor-Critic:Actor的前生是PolicyGradients,可以在连续动作中选取合适的动作,而Q-learning
女王の专属领地·2017-05-07 10:54

强化学习系列 3 : Sarsa

1、Sarsa的决策过程：Sarsa的决策部分和Q-learning一模一样,因为我们使用的是Q表的形式决策,所以我们会在Q表中挑选值较大的动作值施加在环境中来换取奖惩.但是不同的地方在于Sarsa的更新方式是不一样的
女王の专属领地·2017-05-03 14:02

强化学习系列 2 :Q-Learning

Q-Learning决策过程：假设我们的行为准则已经学习好了,现在我们处于状态s1,我在写作业,我有两个行为a1,a2,分别是看电视和写作业,根据我的经验,在这种s1状态下,a2写作业带来的潜在奖励要比
女王の专属领地·2017-05-02 21:53

强化学习系列 1：强化学习入门简介

无监督学习，强化学习最开始并没有标好的标签，而是通过一次次在环境中尝试，获取数据和标签，然后通过学习自己总结出来的经验；一些比较有名的算法,比如有通过行为的价值来选取特定行为的方法,包括使用表格学习的Q-learning
女王の专属领地·2017-05-02 17:54

TensorFlow实战14：实现估值网络（强化学习二）

1.估值网络简介在强化学习中，除了上节提到的策略网络（PolicyBased）直接选择Action的方法，还有一种学习Action对应的期望值（ExpectedUtility）的方法，称为Q-Learning
Felaim·2017-04-27 23:12

TensorFlow实战14：实现估值网络（强化学习二）

1.估值网络简介在强化学习中，除了上节提到的策略网络（PolicyBased）直接选择Action的方法，还有一种学习Action对应的期望值（ExpectedUtility）的方法，称为Q-Learning
Felaim·2017-04-27 23:00

漫谈深度强化学习之手写Deep Q-Network解决迷宫问题

1.Q-Learning回顾上一期我们讲了Q-Learning以及Sarsa的算法流程，同时我们还手写了基于Q-Learning以及Sarsa来解决OpenAIgym中的FrozenLake问题。
算法学习者·2017-04-19 11:40

Q-Learning之MDP问题

增强学习需要考虑的问题是Agent与Environment多参数之间交互的任务，同样会存在闭环控制链，来使系统达到我们所预期的最优状态。对于绝大多数的加强学习都可以模型化为MDP问题（Figure2中间部分），在MDP问题中，提到State是完全可观察的全部环境的State，并且下一个State却决于当前的State和当前的Action。在此基础上，Policy起着连接State和Action之间
dlphay·2017-04-11 17:22

深度学习算法归类

BackPropagationNeuralNetwork）非监督式学习：Apriori算法以及k-Means算法半监督式学习：图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM)强化学习：Q-Learning
qq229873466·2017-03-02 20:01

知识点总结之学习方式

，对机器学习方面的学习方式进行了扫盲性的介绍，初步总结如下：目录增强学习主动学习直推学习半监督学习自训练协同训练集成学习生成学习判别学习迁移学习多任务学习自我学习领域自适应注意力机制增强学习增强学习（Q-learning
AndrewLee_·2017-02-10 15:24

《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学习指南定义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·2016-12-15 00:00

新手向——使用Keras+卷积神经网络玩小鸟

UsingKerasandDeepQ-NetworktoPlayFlappyBird——github源码该项目通过卷积神经网络加Q-learning算法，利用Keras框架共210行代码实现了让程序自己学习如何玩耍
treelake·2016-10-17 18:05

增强学习（Q-learning）

本文转载自peghoty，翻译的通俗易懂，杰哥开心极了！！与大家分享一下~.~本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译，出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9361915翻译时为方便读者理解，有些地方采用了意译的方式，此外，原文中有几处笔误，在
JLOGAN·2016-05-12 10:48

Q-learning

通过一个简单而且好理解的数字例子来介绍Q-Learning的概念。这个例子描述了一个Agent是如何通过无监督训练（unsupervisedtraining）来学习一个未知环境的。
Jaster_wisdom·2016-03-08 19:00

A Painless Q-learning Tutorial (一个 Q-learning 算法的简明教程)

这篇教程通俗易懂，是一份很不错的学习理解 Q-learning 算法工
·2015-11-13 00:19

matlab

Round Robin.txt'); x=a(:,1); y=a(:,2); m=b(:,1); n=b(:,2); plot(x,y,':r*',m,n,'-bo') h=legend('Q-Learning
·2015-11-10 23:53

A Painless Q-learning Tutorial (一个 Q-learning 算法的简明教程)

第一部分：中文翻译第二部分：英文原文作者:peghoty 出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9361915欢迎转载/分享,但请务必声明文章出处.
wenyusuran·2014-10-31 10:00

A Painless Q-learning Tutorial (一个 Q-learning 算法的简明教程)

分类： 强化学习2013-07-1800:08 2159人阅读 评论(0) 收藏 举报Q-learningstateactionagentreward  本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译，共分两部分，第一部分为中文翻译，第二部分为英文原文。翻译时为方便读者理解，有些地方采用了意译的方式，此外，原文
pi9nc·2014-05-30 10:00

A Painless Q-learning Tutorial (一个 Q-learning 算法的简明教程)

这篇教程通俗易懂，是一份很不错的学习理解Q-learning算法工作原理的材料。第一部分：中文翻译第二部分：英文原
皮果提·2013-07-18 00:14

A Painless Q-learning Tutorial (一个 Q-learning 算法的简明教程)

这篇教程通俗易懂，是一份很不错的学习理解Q-learning算法工作原理的材料。第一部分：中文翻译第二部分：英文原
peghoty·2013-07-18 00:00
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