Q-learning 第8页

进阶阶段（四）——基本DQN算法

表格式存储与值函数近似1、维度灾难2、值函数近似二、DQN是什么三、MemoryReplay的步骤一、表格式存储与值函数近似1、维度灾难在之前的学习中，我们学习的都是传统的强化学习方式，这些方法应用有限，特别是以Q-Learning

魔法攻城狮MRL·2022-11-23 22:38

DQN（Deep Q-Network）简单理解

Q-Learning可以很好的解决迷宫问题，但这终究是个小问题，它的状态空间和动作空间都很小。

qq_39429669·2022-11-23 22:08

DQN算法的原理与复现

基本思路先来解释下Q-learning简单来说就是瞬时奖励+记忆经验奖励。

丰。。·2022-11-23 22:03

DQN（deep Q-network）算法简述

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,Q-learning,basicidea李宏毅,深度强化学习,Q-learning,advancedtips李宏毅,深度强化学习,Q-learning,continuousaction

星海浮生·2022-11-23 22:32

Q-Learning的学习及简单应用

Q-Learning属于强化学习的经典算法，用于解决马尔可夫决策问题。

mvksfg·2022-11-23 05:14

深度强化学习系列(5): Double Q-Learning原理详解

前言：Q-Learning算法由于受到大规模的动作值过估计(overestimation)而出现不稳定和效果不佳等现象的存在，而导致overestimation的主要原因来自于最大化值函数(max)逼

旺财搬砖记·2022-11-23 05:42

RL的Q Learning原理及简单算例

1.Q-learning简述 Q-learning是一种强化学习算法。

Zeror_·2022-11-23 05:11

强化学习——Q-Learning算法原理

一、Q-Learning：异策略时序差分控制从决策方式来看，强化学习可以分为基于策略的方法(policy-based)和基于价值的方法(value-based)。

流萤点火·2022-11-23 05:09

强化学习入门 Q-learning与SARSA

1.Q-Learning是强化学习算法中Value-based中的一种算法，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Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。更简单的理解就是我们基于状态s利用ε−gr

hhhsyf135246·2022-11-20 15:44

DQN：深度Q-网络

DQN算法的基本思路来源于Q-Learning，不同于Q-learning，DQN的Q值不是直接通过状态值s和动作a来计算的，而是通过神经网络来计算的。

不负韶华ღ·2022-11-20 13:01

从Q-Learning到Deep-Q-Learning

DeepLearning定义深度学习(DeepLearing)由一组算法和技术构成，这些算法和技术试图发现数据的重要特征并对其高级抽象建模。深度学习的主要目标是通过对数据的自动学习来避免手动描述数据结构(如手写特征)。深度指的是通常具有两个或多个隐藏层的任何神经网络即(DNN)。大多数深度学习模型都基于人工神经网络（ANN），尽管它们也可以包含命题公式或在深度生成模型中分层组织的潜在变量，例如De

ChanZany·2022-11-20 13:50

深度学习（四十）——深度强化学习（3）Deep Q-learning Network（2）, DQN进化史

DeepQ-learningNetwork（续）NatureDQNDQN最早发表于NIPS2013，该版本的DQN，也被称为NIPSDQN。NIPSDQN除了提出DQN的基本概念之外，还使用了《机器学习（三十三）》中提到的ExperienceReplay技术。2015年初，Deepmind在Nature上提出了改进版本，是为NatureDQN。它改进了Loss函数：L=(r+γmax⁡a′Q(s′

antkillerfarm·2022-11-20 13:11

【整理】用简单逻辑图理解DQN（deep Q-learning）的学习过程

强化学习中最基本的深度学习方法即为DQN，在通过学习马尔科夫链、贝尔曼方程和最基本的Q-learning后，将DQN的方法的理解过程记录于此。

_Waters·2022-11-20 13:05

强化学习总结

强化学习：寻找一个合适的函数，将观察到的环境（environment）作为输入，目标是最大化回报（reward）（从经验中学习）RLAlgorithms1.0绪论a.更新策略：单步更新：DDPG，DQN，Q-learning

江畔无月·2022-11-19 01:54

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs（DRQN）

Abstract深度RL已经为复杂的任务提供了精通的控制器。但是，这些控制器的内存有限，并且依赖于能够在每个决策点感知完整的游戏画面。为了解决这些缺点，本文研究了用循环LSTM替换卷积后的第一个全连接层，从而在DQN中增加循环的影响。最终的DRQN尽管每个时间步骤只能看到一个帧，但可以成功地随时间整合信息，并在标准Atari游戏和具有闪烁游戏画面的部分可观察的等效游戏中达到与DQN相当的性能。此外

西西弗的小蚂蚁·2022-11-16 11:06

强化学习-从Q-Learning到DQN(Deep Q-Network)

强化学习-从Q-Learning到DQN(DeepQ-Network)强化学习是一种从环境状态映射到动作的学习，目标是使agent在与环境environment交互过程中获得最大的累积奖赏。

zjlwdqca·2022-11-14 19:17

强化学习Q-learning简单理解

最近学习了Q-learning的几个小例子，研读了一下代码，再结合自己的理解简单写一下，方便之后回顾学习Q-learning是强化学习里面最基础的算法，属于时间差分法，也是free-model（现实中大部分环境都是属于免模型情况

科研小fw·2022-11-14 19:15

【强化学习Q-Learning算法学习笔记】概念整理+实例+代码解释+ppt

强化学习知识点整理，学习了莫烦python教程中的内容，并写了自己的理解，原链接在下方，非常感谢原作者分享，我整理的ppt全部内容放在文末。代码来源：https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/1_command_line_reinforcement_learni

一只小榨菜·2022-11-14 19:45

训练AI玩贪吃蛇(强化学习与Q-learning)

欢迎加入我们卧虎藏龙的python讨论qq群：729683466●导语●AI近些年发展很火不但可以下围棋还可以玩各种各样的游戏国外有人构建AI模型然后训练出了非常厉害的拳击手相信有一天AI和机器人结合肯定能训练出比泰森还强的高手今天我们看一个简单的AI项目AI自动玩贪吃蛇代码及相关资源获取1：关注“python趣味爱好者”公众号，回复“AI玩贪吃蛇”获取源代码。效果演示游戏只训练了很短的时间，所以

剑心211·2022-11-14 19:44

【零基础强化学习】200行代码教你实现基于Q-learning的迷宫找路

基于Q-learning的迷宫找路写在前面showmecode,nobb结果展示写在最后谢谢点赞交流！

南城果宝·2022-11-14 19:12

强化学习（1）基本概念与Q-learning模型的python简单实现

强化学习概念与python实现1.强化学习简介1.1强化学习的基本特点与优势1.1.1特点1.1.2优势1.2强化学习的基本结构组成1.3典型强化学习Q-learning的结构1.3.1Q-value定义

cnjs1994·2022-11-14 19:41

【浙江大学机器学习胡浩基】06 强化学习

目录第一节Q-Learning和epsion-greedy算法强化学习与监督学习的区别:三个假设1.马尔可夫假设2.下一个时刻的状态只与这一时刻的状态以及这一时刻的行为有关:3.下一个时刻的奖励函数值只与这一时刻的状态及这一时刻的行为有关强化学习的过程优化目标函数决策机制定义

南鸢北折·2022-11-07 16:01

动手强化学习（九）：策略梯度算法

1.简介之前介绍的Q-learning、DQN及DQN改进算法都是基于价值（value-based）的方法，其中Q-le

Jasper0420·2022-10-28 10:23

Double DQN论文笔记

AbstractBackgroundUpdateofDQNTechnologyUpdateofDDQNHyper-parametersofDDQNCode参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.htmlAbstract该论文证明Q-learning

微笑~你好·2022-10-24 07:22

强化学习中Q-learning和SARSA的区别，以及与马尔可夫决策过程，贝尔曼方程之间的关系

首先，Q-learning与SARSA的最大不同就是更新Q表的方式不同。具体地，表现如下：1）首先理解什么是Q表？

凉皮933·2022-10-23 17:21

Q-learning原理及其实现方法

Q_learning算法实现知识拓展声明学习博客快乐的强化学习1——Q_Learning及其实现方法，加之自己的理解写成，同时欢迎大家访问原博客前期回顾python单独运行查看py文件中类里面的函数功能简介Q-Learning

北木.·2022-10-19 07:24

强化学习： Q-learning实例python实现

实现步骤：随机生成一个Q表，初始化状态为S0；在当前状态下选择一个动作执行：如果Q表全为0，随机选择。否则，10%的时间随机选择一个动作执行，90%的时间选择当前状态下，使得Q值最大的一个动作A执行；根据当前状态和当前动作，获得下一个会产生的状态S_和奖励R；（此步根据现实自定义）根据选择的动作，计算预估的Q值（即查Q表），真实的Q值Q_real=R+lambda*max(Q(S')，即rewar

yittah·2022-10-19 07:50

（转）简单强化Q-learning的Python实现

（转）简单强化Q-learning的Python实现强化学习(reinforcementlearning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习

纵心似水·2022-10-19 07:14

强化学习：（四）Q-learning, DQN, DDQN是什么？

目录一、Q-learning二、DeepQNetworks三、doubleQ-learning参考资料一、Q-learning强化学习的一个episode：强化学习的最终目标：当我处于sts_tst状态

百把人·2022-10-10 07:12

强化学习 9 —— DQN 改进算法 DDQN、Dueling DQN 详解与tensorflow 2.0实现

很显然，是有问题的，这是因为Q-Learning本身固有的缺陷—过估计过估计是指估计得值函数比真实值函数要大，其根源主要在于Q-

jsfantasy·2022-10-10 07:45

强化学习之Q-learning

Q-learning算法Q-learning算法其实就是在Agent与环境的交互过程中建立了一张状态-动作的Q值表，整个训练过程即不断优化这张表的过程。

哇咔咔FF·2022-09-27 07:46

深度学习与计算机视觉教程(17) | 深度强化学习 (马尔可夫决策过程,Q-Learning,DQN)（CV通关指南·完结）

ShowMeAI·2022-09-24 03:12

DQN及其变种（Double DQN，优先回放，Dueling DQN)

DQN的大体框架是Q-learning。如图为Q-learning的伪代码。Q-learning有两个关键概念：异策略和时间差分异策略：行动策略（产生数据的策略）和评估策略不是同一个

bujbujbiu·2022-09-21 17:22

基于Python实现的人工智能作业小车问题

目录1任务描述22环境配置23算法设计23.1离散版本−2（1）问题背景2（2）Q-learning算法2（3）程序流程33.2连续版本33.3其他算法（选做）4（1）SARSA4（2）()4（3）DQN43.4

biyezuopin·2022-09-21 15:33

RL强化学习总结（三）——Q-Learning算法

Q-Learning举例子问题描述如上图所示，有0、1、2、3、4、5总共6个状态。

时代&信念·2022-08-10 09:32

Q-learning算法辅助求解柔性作业车间调度问题--附带源码测试集模型

Q学习算法求解FJSP摘要论文简介Q-learning算法Q学习算法如何设计Q学习算法我是如何设计的第二类型模糊数的FJSP问题提出的算法框架初始化方法局部搜索策略贪心节能策略摘要论文：ALearning-basedMemeticAlgorithmforEnergy-EfficientFlexibleJobShopSchedulingWithType

CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:28

强化学习-学习笔记8 | Q-learning

上一篇笔记认识了Sarsa，可以用来训练动作价值函数Qπ；本篇来学习Q-Learning，这是另一种TD算法，用来学习最优动作价值函数Q-star，这就是之前价值学习中用来训练DQN的算法。

climerecho·2022-07-07 16:00

机器人 python 路径规划_基于Q-learning的机器人路径规划系统（matlab）

0引言Q-Learning算法是由Watkins于1989年在其博士论文中提出，是强化学习发展的里程碑，也是目前应用最为广泛的强化学习算法。

weixin_39622289·2022-07-01 07:01

Q-Learning笔记

emmmmm，被迫强化学习强化学习的思想其实很好理解啦，通过不断和环境交互，来修正agent的行为，得到agent在不同state下应该采取什么action，来得到最大化的收益。这里强推一下这个知乎博主https://www.zhihu.com/column/c_1215667894253830144真的是用大白话把我给讲懂了，搜别的动不动上来这个公式那个理论的，真的是一脸懵逼。。。。。。（理解流

显哥无敌·2022-06-27 07:19

强化学习笔记：连续控制 & 确定策略梯度DPG

1离散控制与连续控制之前的无论是DQN,Q-learning,A2C,REINFORCEMENT,SARSA什么的，都是针对离散动作空间，不能直接解决连续控制问题。

UQI-LIUWJ·2022-06-03 07:23

【又一个作业】基于强化学习的雷达干扰样式选择（MATLAB实现）

目录实验原理雷达干扰决策基于强化学习的干扰决策时序差分强化学习Sarsa算法Q-learning算法Epsilon-greedy算法实验步骤和内容实验分析参数设置具体实现实验结果sarsaQ-Learning

邓哈哈哈哈·2022-06-01 18:48

DQN笔记：高估问题 & target network & Double DQN

1自举（bootstrapping）导致的偏差传播1.1DQN参数更新（回顾）Q-learning算法每次从经验回放数组(ReplayBuffffer)中抽取一个四元组。

UQI-LIUWJ·2022-05-31 07:54

强化学习系列（二):Q learning算法简介及python实现Q learning求解TSP问题

1.Qtable2.Q-learning算法伪代码二、Q-Learning求解TSP的python实现1）问题定义2）创建TSP环境3）定义DeliveryQAgent类4）定义每个episode下agent

zhugby·2022-05-28 07:44

将强化学习应用到量化投资中实战篇（学习模块开发下）

DQNLearner、PolicyGradientLearner、ActorCriticLearner、A2CLearner和A3CLearner分别是基于深度Q-learning、策略梯度、Actor-critic

大鹏的编程之路·2022-05-25 02:40

将强化学习应用到量化投资中实战篇（学习模块开发上）

DQNLearner、PolicyGradientLearner、ActorCriticLearner、A2CLearner和A3CLearner分别是基于深度Q-learning、策略梯度、Actor-critic

大鹏的编程之路·2022-05-25 02:10

动手强化学习（六）：DQN 算法

1.简介在前面讲解讲解的Q-learning算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作QQQ值的表格。表格中的每

Jasper0420·2022-05-22 07:24

深度强化学习极简入门（六）——强化学习中的时间差分方法（Sarsa、Q-learning）

【引言】上一篇文章介绍了表格型强化学习中的蒙特卡洛方法及其实现。这篇文章将介绍强化学习中的另一类重要思想——时间差分(Temporaldifference,TD)思想，以及该思想衍生出的两个重要算法：SarsaQ-learning了解原理后将实现这两个算法，并且在“悬崖行走”环境中对算法进行测试。文章目录中英文术语对照表1强化学习中的时间差分算法1.1Sarsa算法1.1.1原理介绍1.1.2算法

如莫·2022-05-17 16:51

强化学习基础记录

强化学习中Q-learning和Saras的对比一、Q-learning二、Saras多智能体强化学习小白一枚，最近在学习强化学习基础，在此记录，以防忘记。

喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:06

强化学习基础记录

DQN强化学习记录一、环境介绍二、算法简单介绍 DQN算法是Q-learning算法与深度神经网络的结合(Deep-Q-Network)，用于解决维度过高的问题。

喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:06

使用tensorflow进行简单的强化学习 1—Q-learning

注：该系列文章为学习笔记，欢迎指正！文章目录前言一、Q-learning1.FrozenLake环境2.Q-Learning的简单实现二、Q-TableLearning代码实现1.调用FrozenLake环境2.Q-TableLearning算法代码实现3.Q-TableLearning整体代码三、Q-LearningwithNeuralNetworks1.Q-networkLearning简单实

玉方知·2022-05-15 07:33

推荐频道

Q-learning

进阶阶段（四）——基本DQN算法

DQN（Deep Q-Network）简单理解

DQN算法的原理与复现

DQN（deep Q-network）算法简述

Q-Learning的学习及简单应用

深度强化学习系列(5): Double Q-Learning原理详解

RL的Q Learning原理及简单算例

强化学习——Q-Learning算法原理

强化学习入门 Q-learning与SARSA

DQN：深度Q-网络

从Q-Learning到Deep-Q-Learning

深度学习（四十）——深度强化学习（3）Deep Q-learning Network（2）, DQN进化史

【整理】用简单逻辑图理解DQN（deep Q-learning）的学习过程

强化学习总结

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs（DRQN）

强化学习-从Q-Learning到DQN(Deep Q-Network)

强化学习Q-learning简单理解

【强化学习Q-Learning算法学习笔记】概念整理+实例+代码解释+ppt

训练AI玩贪吃蛇(强化学习与Q-learning)

【零基础强化学习】200行代码教你实现基于Q-learning的迷宫找路

强化学习（1）基本概念与Q-learning模型的python简单实现

【浙江大学机器学习胡浩基】06 强化学习

动手强化学习（九）：策略梯度算法

Double DQN论文笔记

强化学习中Q-learning和SARSA的区别，以及与马尔可夫决策过程，贝尔曼方程之间的关系

Q-learning原理及其实现方法

强化学习： Q-learning实例python实现

（转）简单强化Q-learning的Python实现

强化学习：（四）Q-learning, DQN, DDQN是什么？

强化学习 9 —— DQN 改进算法 DDQN、Dueling DQN 详解与tensorflow 2.0实现

强化学习之Q-learning

深度学习与计算机视觉教程(17) | 深度强化学习 (马尔可夫决策过程,Q-Learning,DQN)（CV通关指南·完结）

DQN及其变种（Double DQN，优先回放，Dueling DQN)

基于Python实现的人工智能作业小车问题

RL强化学习总结（三）——Q-Learning算法

Q-learning算法辅助求解柔性作业车间调度问题--附带源码测试集模型

强化学习-学习笔记8 | Q-learning

机器人 python 路径规划_基于Q-learning的机器人路径规划系统（matlab）

Q-Learning笔记

强化学习笔记：连续控制 & 确定策略梯度DPG

【又一个作业】基于强化学习的雷达干扰样式选择（MATLAB实现）

DQN笔记：高估问题 & target network & Double DQN

强化学习系列（二):Q learning算法简介及python实现Q learning求解TSP问题

将强化学习应用到量化投资中实战篇（学习模块开发下）

将强化学习应用到量化投资中实战篇（学习模块开发上）

动手强化学习（六）：DQN 算法

深度强化学习极简入门（六）——强化学习中的时间差分方法（Sarsa、Q-learning）

强化学习基础记录

强化学习基础记录

使用tensorflow进行简单的强化学习 1—Q-learning