QLearning

TensorFlow应用实战-17-Qlearning实现迷宫小游戏

Qlearning是基于价值(Value-Based)的学习Ql
LeadAI学院·2020-08-17 13:12

004-DQN

强化学习与神经网络之前我们所谈论到的强化学习方法都是比较传统的方式,而如今,随着机器学习在日常生活中的各种应用,各种机器学习方法也在融汇,合并,升级.而我们今天所要探讨的强化学习则是这么一种融合了神经网络和Qlearning
weixin_30522183·2020-08-17 10:22

DQN算法概述与其Python代码表示

相比于之前的QLearning算法，它去除了QTable，并引入了经验重现内存（ReplayMemory）和神经网络来作为以往经验的存储方式和决策方式。
XenonSec·2020-08-17 10:14

强化学习 之 Deep Q Network

参考1、深度强化学习（一）：DeepQNetwork(DQN)（两个网络的区别）2、深度强化学习——DQN（工作流程图、误差计算方法）DQN简介DQN是一种融合了神经网络和Qlearning的方法，因为传统表格形式的强化学习有这样一个瓶颈
Test_hh112·2020-08-17 10:50

【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解

【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解Sarsa算法的决策部分和Q-learning相同，所以下面的内容依然会基于上片Qlearning的公式推导。
shura_R·2020-08-16 14:15

百度七天强化学习 心得体会

第一天作业是配置相应环境，pip安装用百度源-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple速度非常快，gitclone使用码云链接替换github链接速度快不少2.第二天：学习Sarsa和Qlearning
huangdihe001·2020-08-16 12:35

【强化学习】Q Learning

原文链接：https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/rl-q_learning参考：机器学习深度学习（李宏毅）-QLearning机器学习深度学习（李宏毅）-QLearningAdvancedTips
hey-yahei·2020-08-12 12:56

Q-Learning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
女王の专属领地·2020-08-12 10:55

百度飞浆——强化学习笔记

强化学习笔记概论和初印象第一天学习基础补充迷宫游戏（SRASA）迷宫游戏（Qlearning）算法区别第二天学习DQN知识点经验回放固定Q目标算法流程MountainCar(DQN)第三天学习PolicyGradient
only one °·2020-08-12 10:19

强化学习之DQN（附莫烦代码）

深度Q网络（DQN）是将Qlearning和卷积神经网络（CNN）结合在一起Off-p
RosebudTT·2020-08-11 16:25

0基础入门强化学习，非程序也能看得懂

本想用机器学习解决问题，奈何在公司网络限制，搞了两天，又由于还有正经工作，断断续续的，环境搭建不起来，简直是走一步三个坑，无奈只能自己手撸最简单的QLearning算法。
香菜聊游戏·2020-08-09 17:49

策略梯度与A2C算法

文章目录从Qlearning到策略梯度AC算法A2C算法从Qlearning到策略梯度在解决MDP问题的算法中，ValueBase类算法的思路将关注点放在价值函数上，传统的QLearning等算法是一个很好的例子
李兰溪·2020-08-08 22:16

RL算法介绍及比较

主要介绍的算法有：QLearning、Sarsa、Sarsa(lamda)、TD、PolicyGradient、AC、A3C、DQN、DoubleDQN、DuelingDQN、DDPG、MCTS、UCT
Lucy_Qian·2020-08-04 22:53

强化学习之Q函数的个人理解

可以通过强化学习来实现经验的快速积累，并针对实时情况作出动态规划(注意强化学习和无监督学习的区别)其中，用的最广泛的就是QLearning了。
小P同学L·2020-07-31 20:10

【Python+Tensorflow】Deep Q Network (DQN) 迷宫示例代码整理

Overview本文代码整理自MorvanZhou(莫烦Python[1])的机器学习相关教程-强化学习-DQN部分[2]DeepQNetwork简称DQN，结合了Qlearning和Neuralnetworks
Panonsense·2020-07-27 16:35

TD Learning，SARSA，Q Learning

3.QLearningTDLearning包含QLearning和sarsa。我们说QLearning是o
sunyao_123·2020-07-13 14:44

机器学习——强化学习Q_learning算法

为了能够走出去，我们将每个节点之间设置一定的权重，能够直接到达5的边设置为100，其他不能的设置为0，这样网络的图为：Qlearning中，最重要的就是“状态”和“动作”，状态表示处于图中的哪个节点，比如
白T·2020-07-12 21:37

增强学习（五）----- 时间差分学习(Q learning, Sarsa learning)

增强学习（五）-----时间差分学习(Qlearning,Sarsalearning)接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点，对于动态规划算法有如下特性：需要环境模型，即状态转移概率
dierica·2020-07-11 04:50

机器学习——基础概念三：强化学习、进化算法

文章目录强化学习,ReinforcementLearning强化学习概念强化学习方法汇总QLearning一周总结：下周打算：进化算法遗传算法进化策略EvolutionStrategy神经网络的进化Neuro-Evolution
__Limits·2020-07-08 01:54

Q learning--强化学习系列文章3

Qlearning强化学习例子----穿越冰湖的游戏FrozenLakeenvironment是OpenAI公司（特斯拉公司的老板的另外一个公司，主要研究AI技术）开发的一个环境，这个环境可以让开发者用来练习和测试各种强化学习算法
海盗岛·2020-07-06 12:01

强化学习学习总结（一）——Qlearning

一、Qlearning算法思想构架二、Qlearing算法程序实现1.导入importnumpyasnpimportpandasaspdimporttime2.给定初始值N_STATES=6#总长度thelengthofthe1dimensionalworldACTIONS
Raoodududu·2020-07-04 07:55

强化学习（三）：Deep Q Network（DQN）算法

强化学习（一）：基础知识强化学习（二）：Qlearning算法强化学习（三）：DeepQNetwork（DQN）算法在上一节中介绍的Qlearnig算法利用Qtable来记录和检索Qvalue，在状态空间较小的情况下可以适用
平行的空间·2020-06-30 16:43

强化学习 DQN算法

morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-1-A-DQN/）1，什么是DQN：一种融合了神经网络和Qlearning
xckkcxxck·2020-06-29 23:09

【强化学习】Q-Learning算法详解

【强化学习】Q-Learning详解1、算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法，Q即为Q（s,a）就是在某一时刻的s状态下(s∈S)，采取a(a∈A)动作能够获得收益的期望，环境会根据agent
LearningXX·2020-06-27 14:50

【强化学习--Qlearning】快速入门Q-learning强化学习思想

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程强化学习是一类算法，是让计算机从什么都不懂，脑袋里一点想法都没有，通过不断地尝试，从错误中学习，最后找到规律，学习到达到目标的方法。这就是一个完整的强化学习过程。如为了实现自走的路径，并尽量避免障碍，设计一个路径。如图所
开心果汁·2020-06-27 06:58

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

Q学习（Q learning） 强化学习的简单例子 Matlab实现 可视化

https://blog.csdn.net/Maggie_zhangxin/article/details/73481417实现的内容很简单，存为.m文件可以直接在matlab上运行，就是利用Q学习（Qlearning
Musematics·2020-06-26 06:33

Policy Gradients

PolicyGradients的特点：回合更新，连续动作（与QLearning不同）对于理论部分，网上有很多详细的解释了，我在这里就不班门弄斧了，请移步至PolicyGradient算法详解。
The_Thinker_QChen·2020-06-25 06:34

强化学习——离散任务—Qlearning数字迷宫问题

任务概述：数字迷宫任务，如下表所示，4、9、11、12、23、24、25是陷阱，15是出口，出生点位置任意，学习求生之路（达到15位置）1234（F）56789（F）1011（F）12（F）131415（O）1617181920212223（F）24（F）25（F）离散的解释：状态空间：1～25；动作空间：updownleftright（上下左右），可见在这个任务中状态空间和动作空间都是离散的。强
墨水兰亭·2020-06-24 15:00

Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！

首先,我们需要a1,a2正确的Q值,这个Q值我们就用之前在Qlearning中的Q
AI科技大本营·2020-06-21 00:59

AI学习笔记——Q Learning

继续接着上一篇，这篇文章介绍强化学习中的一个经典算法——QLearning.在之前的文章中已经介绍过了，强化学习就是让智能体(Agent)，在与环境的互动过程学习解决问题的最佳路径的过程。
Hongtao洪滔·2020-04-08 11:21

强化学习Q=learning ——Reinforcement Learning Solution to the Towers of Hanoi Puzzle

我们的目标是书写强化学习-Qlearning的代码，然后利用代码解决汉诺塔问题强化学习简介基础的详细定义之类的，就不再这里赘述了。下面直接说一些有用的东西。
GC_AIDM·2020-01-02 15:00

强化学习（三）——Policy Gradients、Actor Critic、DDPG、A3C四种算法思想

一、PolicyGradients算法在强化学习（二）中讲过的Qlearning算法是根据分析Q值来选取动作，那么本节介绍一个直接输出动作的算法：PolicyGradients。
colourgxk·2019-04-25 21:05

【强化学习】Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning（2015）

DeepReinforcementLearningwithDoubleQ-learning（2015）传统的qlearning被认为会过高估计actionvalue，因为它包括了一个maximizationstep
Laverwang·2019-04-25 15:00

强化学习 12 - 什么是 DQN

前面我们有一篇文章介绍了qlearning，也用DeepQNetwork做了一个小游戏，但是还没有详细的讲DQN的理论，今天我们就来看一下它的概念。
不会停的蜗牛·2018-12-19 06:22

机器学习与深度学习系列连载： 第三部分 强化学习（十二) 深度强化学习- Q learning进阶： Double DQN和 Dulling DQN

Qlearning进阶：DoubleDQN和DuelingDQN1.DoubleDQNDQN中很容易对Q-value的值过度估计。
人工智能插班生·2018-12-06 10:22

强化学习中的各类算法

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PolicyGradients、Monte-CarloLearning单步更新：QLearning
Oliver Cui·2018-10-08 19:40

强化学习学习总结（二）——QLearning算法更新和思维决策

一、QLearning算法思维二、QLearning算法更新思维1.导入模块frommaze_envimportMaze#环境模块fromRL_braini
Raoodududu·2018-09-30 15:46

PyTorch学习（14）——强化学习（DQN）

强化学习（DeepQNetwork，DQN）是一种融合了神经网络和Qlearning的方法。实现不经过supervision，让机器学会做某件事情（如AlphaGo）。
cchangcs·2018-09-25 15:21

强化学习——Qlearning——value based

目录Critic评判一个actor面对不同s时的得分借助reward函数的计算结果，但更专注于行为本身的意义评判一个行为的在一个状态下的得分的MC和TD方案TD方案综合了历史信息，更加符合行为本身Critic作为Q函数，与actor关联，输入状态，输出各种行为的得分从已有的样本集中用TDorMC搜集信息，统计当前agent的每个s中每个action的价值，更新agent：用s中最有价值的a作为ag
chen5561·2018-09-13 13:48

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

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

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

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

morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-1-general-rl/莫凡大神的有趣的强化学习视频通俗易懂1、算法思想QLearning
shura_R·2018-06-19 21:18

深度强化学习（三）：Policy Gradients

PolicyGradiens（PG）之前，我们将强化学习的方法分成两类进行考虑：一类是value-based方法，需要计算价值函数（valuefunction），根据自己认为的高价值选择行为（action）的方法，如QLearning
LagrangeSK·2018-05-17 10:32

强化学习之DQN流程详解

本文的主要流程按照：Qlearning的基本流程神经网络的引入deepmind2015年nature论文的两种改进策略完整的DQN流程（参考上述论文）来进行讲解。
茨威格的小胡子·2018-04-08 22:43

关于Qlearning

先转载一篇吧，这篇倒是简明扼要的说出了增强学习的基本概念和几个最重要的公式我们来看一下1增强学习是什么那就是要能获取尽可能多的reward。没有目标，控制也就无从谈起，因此，获取reward就是一个量化的标准，reward越多，就表示执行得越好。每个时间片，Agent都是根据当前的观察来确定下一步的动作。每次的观察就作为Agent的所处的状态state，因此，状态State和动作Action存在映
cjneo·2018-01-02 23:11

Deep Q Learning 笔记

bellman的核心在于使用reward的时候要考虑到将来的情况,而不是只考虑现在的情况,否则的话,只考虑到当前的reward就和人只顾当下,不考虑未来,是走不长远的,在游戏中就意味着,你很快将死掉,不论是Qlearning
跬步达千里·2017-11-29 10:00

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
duanyajun987·2017-11-23 15:01

强化学习方法汇总

本文转自莫烦大佬了解强化学习中常用到的几种方法,以及他们的区别,对我们根据特定问题选择方法时很有帮助.强化学习是一个大家族,发展历史也不短,具有很多种不同方法.比如说比较知名的控制方法Qlearning
CCH陈常鸿·2017-11-15 13:12

强化学习Q learning与policy gradient

最典型的强化学习的算法为Qlearning，这个算法的简介博客：https://www.zhihu.com/question/26408259强化学习的github项目：https://github.com
mykeylock·2017-09-07 00:27
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