Q_learning

强化学习（TD3）

DDPG源于DQN，DQN源于Q_learning，这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略，在强化学习中，更新Q网络的目标值ta

sssjjww·2024-02-19 11:09

DQN原理及其实现方法

DQN原理及其实现方法声明前期回顾算法引入更新准则DQN算法的实现具体实现代码运行bug及解决知识点拓展文学模块声明通过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，

北木.·2023-01-14 11:57

【强化学习】

DQNDQN算法的简介一、环境的介绍二、DQN算法1、DQN算法的关键技术2.DQN代码2.1导入库2.2定义类2.3训练画图总结DQN算法的简介提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：DQN算法可以看作是Q_learning

零基础123·2023-01-09 14:32

利用DQN解决Gym库的CartPole问题

刚刚入门强化学习，有问题还希望多多交流~CartPole环境介绍关于Gym库的CartPole环境请参考大佬的博客CartPole环境介绍DQN介绍DQN相比于Q_Learning其实就是将Q表变成了神经网络

清致·2022-12-19 14:07

以Cart Pole为环境，实现DQN和PG算法

—DQN算法原理详解binbigdata的博客-CSDN博客dqn算法DeepRL系列(7):DQN(DeepQ-learning)算法原理与实现-知乎(zhihu.com)DQN:DQN算法是一种将Q_learning

夜忆星辰·2022-12-11 17:05

一个Q_learning代码的简明教程实现

其使用的算法是Q_learning。算法如下：状态矢量空间在这里一共设计了3个参数：1，小鸟与低管道的垂直距离；2，小鸟与下一个管道出口的水平距离；3，小鸟是否死亡。

夏不哉下·2022-12-10 08:30

强化学习--tf2.4 超级马里奥（super mario） PPO复现

花了我零零散散两周的时间来从最初的Q_Learning,sarsa到高级的DQN,PG,DDPG再到最后的AC,A3C,PPO，我真的觉得没点看头，不知道学完之后能不能搞SuperMario,很不错，tf2

百度pkq·2022-12-01 16:46

Q-learning原理及其实现方法

Q_learning原理及其实现方法声明前期回顾简介Q_learning算法Q_learning算法流程Q_learning算法理解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

北木.·2022-10-19 07:24

基于强化学习的路径规划学习

基于强化学习的路径规划强化学习简述强化学习基本要素贝尔曼方程时序差分法（TD）Q_learningSarsa（State-action-reward-state'-action'）应用实例--路径规划基于Q_learning

朱润文·2022-09-11 07:35

强化学习——Deep Q Network

DQN是一种融合了神经网络和Q_learning的方法，如果你还不了解Q_learning，可以看看《强化学习——Q_learning》这篇文章。传统的Q表格形式的强化学习有一个瓶颈。

小道萧兮·2022-02-18 16:19

强化学习：Q表格方法（Qlearning and Sarsa）

这里介绍一个最简单的强化学习方法，即Q_learning的Q表格实现。1.强化学习的交互过程：假设先从环境的角度出发，环境给出了一个观测状态（obs），智能体（agent）接受这个状态量并作出反馈。

小雅不采薇·2021-01-21 18:00

SARSA与Q-learning的区别

莫烦强化学习视频https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/SARSA与Q_learning

ZONG_XP·2020-08-25 01:57

如何让电脑学会自己玩游戏

如何让电脑学会自己玩游戏所用技术:强化学习->Q_learning可以解决问题的示例:在计算机只知道它的动作只有上下左右和复制粘贴这六个动作的情况下学会如何将上一行的文字复制到输出框走一维,二维或三维迷宫

Mrzhang先森·2020-08-24 05:45

强化学习：一个Q_Learning算法+gym自定义可视化环境实例

原文地址分类目录——强化学习先观察效果上图是训练过程中的图片上图是训练结束后测试阶段的效果，依次选择0，1，2，3四个位置，智能体均能自行到达终点环境解释状态空间S：共有5个状态，从左到右一次为0，1，2，3，4动作空间A：共有3个动作，0，1，2分别表示原地不动，向左，向右Q值表为S*A的表格，每个Q值表示在状态s下选择动作a的Q值（s跟a搭配的合适程度，越大越合适，回报越高，根据一个收敛的Q值

BBJG_001·2020-08-13 11:01

机器学习——强化学习Q_learning算法

假设有这样的房间如果将房间表示成点，然后用房间之间的连通关系表示成线，如下图所示：这就是房间对应的图。我们首先将agent（机器人）处于任何一个位置，让他自己走动，直到走到5房间，表示成功。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2节点

白T·2020-07-12 21:37

强化学习--Pytorch篇

Q_learning算法首先祭出强化学习中的基础方法Q-Learning，算法流程如下图所示：Q-learning是一个不断摸索，最终找到最优的方法。

Chasing中的小强·2020-07-07 19:04

Reinforcement Learning(强化学习)Sarsa/Q_learning

在说这两种算法之前，先说一下：蒙特卡罗的方法（MC）和动态规划的方法（DP）蒙特卡罗方法利用经验平均估计状态的值函数即：这里的是状态后直到终止状态所有回报的返回值，也就是要得到实验结束才可以进行更新，这样的话太慢。动态规划说的是可以用后继状态的值函数来估计当前的值函数即这里的和如果有模型的话就可以根据当前的通过一个策略（这个策略在强化学习中一般就是选取具有最大奖励值的行动）确定下一步的行为a进而得

weixin_42001089·2020-06-29 03:45

[强化学习]易混知识勘误_from李宏毅P5——Sparse Reward的解决方法（目标太难怎么办）

知识勘误其他笔记链接易混知识勘误_from李宏毅P1-----PolicyGradient易混知识勘误_from李宏毅P2——PPO\Off-policy\On-policy易混知识勘误_from李宏毅P3——Q_Learning

Love_marginal·2020-04-15 14:33

每天学点算法->强化学习->Q_learning走迷宫

今天给大家分享如何用Q_learning算法来实现走迷宫,我们的红色方块会一次次的尝试不同的格子,直到落入黑格子,获得惩罚*1;或者走进黄格子,获得奖励*1为止。

Fitz_p·2018-10-08 23:26

【强化学习笔记】6.7 基于值函数逼近的强化学习方法-深度强化学习网络(DQN)

深度强化学习网络(DQN)深度强化学习网络(DQN)是一种基于值函数逼近的强化学习方法，是在Q_learning基础上改进的，主要的改进有三个：（1）利用深度卷积神经网络逼近行为值函数，DQN使用的网络结构为三个卷积层和两个全连接层

AITBOOK·2018-06-28 23:29

Sarsa Algorithm and Q_Learning Algorithm-- Reinforcement Learning

Author:LiChong0309Label:Deeplearning、ArtificialIntelligence、Reinforcementlearning1.IntroductionofSarsa1.1ReinforcementLearning1.1.1GeneralofReinforcementLearning1.1.2FourelementsofReinforcementLearnin

LiChong0309·2018-06-26 11:35

Q_learning 强化学习C语言版本

第一次听到“增强学习”(ReinforcementLearning)的时候，我以为只是在“深度学习”的基础上又玩儿的新花样。后来稍微了解了一下，发现其实是完全不同的概念，当然它们并非互斥，反而可以组合，于是又有了“深度增强学习”(DeepReinforcementLearning)。目前很少有用C语言去写一个强化学习的，我认为在嵌入式以及无线传感网络中强化学习也是很有用处的，因此本小编用C语言写了

小然_ran·2018-05-18 19:48

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