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dqn
Python-
DQN
代码阅读(8)
1.代码1.1代码总括#初始化变量time_to_fire=Falsesteps_in_this_life=0num_no_ops_this_life=np.random.randint(low=0,high=7)ale_lives=info_ale_lives#根据时间步数和生命数判断是否需要执行新的游戏或新的生命iftime_steps==0orale_lives!=info_ale_live
天寒心亦热
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2023-04-14 22:04
Python
深度强化学习
TensorFlow
python
深度学习
强化学习
深度强化学习
人工智能
Python-
DQN
代码阅读(7)
1.代码1.1设置ε值代码总括#epsilonstartif(train_or_test=='train'):#计算训练初期和训练后期的epsilon值的差值delta_epsilon1=(epsilon_start-epsilon_end[0])/float(epsilon_decay_steps[0])delta_epsilon2=(epsilon_end[0]-epsilon_end[1])
天寒心亦热
·
2023-04-14 22:34
深度强化学习
TensorFlow
Python
python
强化学习
深度学习
深度强化学习
人工智能
强化学习中
DQN
算法的相关超参数背后的意义
DQN
(DeepQ-Network)是一种结合了深度学习和Q学习的强化学习方法。其主要特点如下:使用深度神经网络作为策略网络,可以处理高维、复杂的输入数据。
菩提树下的呆子
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2023-04-14 21:39
机器学习
算法
人工智能
深度学习
dqn
系列梳理_莫烦python强化学习系列-
DQN
学习(代码)
importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfnp.random.seed(1)tf.set_random_seed(1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay=
weixin_39909212
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2023-04-14 14:41
dqn系列梳理
DQN
的Python代码
DQN
(DeepQ-Network)是一种强化学习算法,通过使用深度神经网络来学习Q函数来实现对智能体的控制。
老光私享
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2023-04-14 14:40
python
深度学习
开发语言
tensorflow
机器学习
python实现
DQN
代码
1Pytorchimportgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportdequeclassDQNAgent:def__init__(self,state_size,action_
夕阳下的奔跑517
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2023-04-14 14:02
pytorch
深度学习
python
Python-
DQN
-L1、L2和Huber损失
1.L1损失L1损失,也称为平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE),是一种在回归问题中使用的损失函数,用于衡量预测值与实际值之间的绝对差异。L1损失的数学定义如下:L1损失=|预测值-实际值|与均方误差(MSE)不同,L1损失在计算误差时不使用平方,而是直接使用绝对值。这意味着L1损失对于预测值与实际值之间的较大误差更加敏感,因此对于存在离群值或异常值的数据集,L1损失可以更加
天寒心亦热
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2023-04-14 14:32
Python
TensorFlow
深度强化学习
深度学习
强化学习
深度强化学习
人工智能
Python-
DQN
代码阅读(6)
目录1.代码(1)导入所需要的包(2)设置游戏并选择有效的操作(3)设置模式(train/test)和开始迭代(4)创建环境代码总括:代码分解:(5)创建存储检查点文件的路径和目录代码总括:代码分解:(6)定义deep_q_learning()函数代码总括代码分解(7)使用遇到的初始随机操作经验填充重放内存1.代码(1)导入所需要的包#OpenAIGym库,用于构建强化学习环境importgym#
天寒心亦热
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2023-04-14 13:58
Python
深度强化学习
TensorFlow
python
深度学习
强化学习
深度强化学习
人工智能
Python-
DQN
代码阅读-填充回放记忆(replay memory)
1.代码defpopulate_replay_mem(sess,env,state_processor,replay_memory_init_size,policy,epsilon_start,epsilon_end,epsilon_decay_steps,VALID_ACTIONS,Transition):"""填充回放记忆(replaymemory)的函数参数:sess:TensorFlow会
天寒心亦热
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2023-04-14 05:32
深度强化学习
Python
TensorFlow
python
深度学习
强化学习
深度强化学习
人工智能
Python-
DQN
代码阅读-初始化经验回放记忆(replay memory)
1.代码defpopulate_replay_mem(sess,env,state_processor,replay_memory_init_size,policy,epsilon_start,epsilon_end,epsilon_decay_steps,VALID_ACTIONS,Transition):#重置环境并获取初始状态state=env.reset()#使用状态处理器对初始状态进行预
天寒心亦热
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2023-04-14 05:02
深度强化学习
TensorFlow
Python
深度学习
强化学习
深度强化学习
人工智能
[
DQN
] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
etal.Playingatariwithdeepreinforcementlearning[J].arXivpreprintarXiv:1312.5602,2013.概述DeepReinforcementLearning(
DQN
超级超级小天才
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2023-04-13 23:46
DQN
论文详解
本文介绍DeepMind发表在Nature上的经典论文《Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning》强化学习的中心问题是Agent如何优化它们对环境的控制(如何对环境采取行动以获得最大奖赏),理论基础包括动物行为的心理和神经科学研究。在处理复杂度高的真实世界任务时,Agent不得不从高维度的感知输入中提取环境的高效表达,将过往经验应用到新情
四碗饭儿
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2023-04-12 20:31
【强化学习】
DQN
与Double
DQN
文章目录一、
DQN
1.1Q网络和目标网络1.2经验回放1.3
DQN
流程1.4
DQN
的Q估值过高问题二、DoubleDQN一、
DQN
1.1Q网络和目标网络Qπ(st,at)=rt+γQπ(st+1,π(st
Katniss的名字被占用
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2023-04-09 20:42
强化学习
RL
算法
Pytorch拾遗(2).max()和.min()方法的详解
#A.min(1):返回A每一行最小值组成的一维数组;#A.max(0):返回A每一列最大值组成的一维数组;#A.max(1):返回A每一行最大值组成的一维数组;在pytorch写的代码特别是强化学习
DQN
难受啊!马飞...
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2023-04-09 12:21
Pytorch
pytorch
使用深度Q网络(
DQN
)训练机器人自主导航
简介:在本博客中,我们将介绍如何使用OpenAIGym和深度Q网络(
DQN
)算法训练一个机器人在模拟环境中实现自主导航。
A等天晴
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2023-04-09 00:03
人工智能
开发工具
计算机视觉
人工智能
ai
深度学习
为什么Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow
1.问题简介今天运行一个
DQN
的代码时出现了如下图的warning:UserWarning:Creatingatensorfromalistofnumpy.ndarraysisextremelyslow.Pleaseconsiderconvertingthelisttoasinglenumpy.ndarraywithnumpy.array
小帅吖
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2023-04-05 14:23
python杂记
python
深度学习
强化学习笔记(一)基于表格型方法求解RL,Sarsa和Q-learning
课程大致讲了这几个部分:一、强化学习概念及应用,一些常见的环境,如GYM,PARL库(百度出的强化学习算法框架)二、基于表格的RL方法,Sarsa和Q-learning算法三、基于神经网络方法求解RL之
DQN
小王子n
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2023-04-05 11:05
深度强化学习加载Atari游戏运行库:Could not find module “XXXX\lib\site-packages\atari_py\ale_interface\ale_c.dll“
site-packages\atari_py\ale_interface\ale_c.dll"与train.py:error:thefollowingargumentsarerequired:--rom最近在调试
DQN
Ezekiel Mok
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2023-03-31 08:21
Python
python
开发语言
算法
自定义gym环境并使用RL训练--寻找宝石
完整代码已上传到githubresult_polyDL.mp4.gif最近有项目需要用到RL相关的一些东西,于是就开始尝试自己搭建一个自定义的gym环境,并使用入门的
DQN
网络对这个环境进行训练,这个是我入门的第一个项目
ICEFLY_299f
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2023-03-27 09:22
强化学习(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、
DQN
,面试看这篇就够了!
1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于:基本是以一种闭环的形式;不会直接指示选择哪种行动(actions);一系列的act
mantch
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2023-03-26 14:22
系列论文阅读——
DQN
及其改进
DQN
作为DRL的开山之作,DeepMind的
DQN
可以说是每一个入坑深度增强学习的同学必了解的第一个算法了吧。
想学会飞行的阿番
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2023-03-23 15:49
百度PaddlePaddle再获新技能 智能推荐、对话系统、控制领域都能搞定!
PARL是基于百度PaddlePaddle打造的深度强化学习框架,覆盖了
DQN
、DDQN、
PaddleWeekly
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2023-03-23 04:02
强化学习部分基础算法总结(Q-learning
DQN
PG AC DDPG TD3)
总结回顾一下近期学习的RL算法,并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型,agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可;对于正在训练的模型,我们通常将目标值(真实行动带来的反馈)和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用
RobinZZX
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2023-03-13 05:20
强化学习(Q-funcation,
DQN
)基本介绍
强化学习和监督,无监督学习的关系这三种同属于机器学习的范畴。与监督学习的区别:强化学习(RL)没有预先准备好的训练数据的输出值(label)。RL只有奖励值,当然奖励值也不是事先给出的,它是延后给出的。与无监督学习的区别:无监督学习没有label,也没有奖励值,只有一堆的数据特征。强化学习的基本要素基本要素agentagent时RL中的中心组成部分,我们可以称之为学习者或者是决策者。environ
NH3_
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2023-03-11 12:27
【深度强化学习】(2) Double
DQN
模型解析,附Pytorch完整代码
大家好,今天和大家分享一个深度强化学习算法
DQN
的改进版DoubleDQN,并基于OpenAI的gym环境库完成一个小游戏,完整代码可以从我的GitHub中获得:https://github.com/LiSir-HIT
立Sir
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2023-03-11 08:34
深度强化学习
python
pytorch
强化学习
DQN
深度强化学习
【深度强化学习】(1)
DQN
模型解析,附Pytorch完整代码
大家好,今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型
DQN
,配合OpenAI的gym环境,训练模型完成一个小游戏,完整代码可以从我的GitHub中获得:https://github.com/LiSir-HIT
立Sir
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2023-03-11 08:04
深度强化学习
python
强化学习
深度强化学习
DQN
pytorch
关于强化学习中Q-learning和
DQN
的原理以及在论文中应用
本文中提到的论文应用环境以及代码均来自论文《SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning》,对于应用场景和其他公式的分析见我的此篇文章强化学习的基本概念:强化学习的主体:环境、代理agent强化学习中的数据量:状态state、动作/行为action、奖励reward强化学习的目标:找到能使长期累计
x_fengmo
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2023-02-25 07:10
人工智能
算法
汪昭然:构建“元宇宙”和理论基础,让深度强化学习从虚拟走进现实
DeepMind在《Nature》上发表了一篇文章“Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning”,提出了一种新算法叫DeepQ-Network(简称“
DQN
喜欢打酱油的老鸟
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2023-02-25 07:06
人工智能
使用
DQN
进行价格管理
文章目录前言一、不同的价格响应二、利用
DQN
优化定价策略1.定义环境2.
DQN
算法概述3.Algorithm:DeepQNetwork(
DQN
)总结强化学习-定价、决策参考论文及源码前言供应链和价格管理是企业运营中最早采用数据科学和组合优化方法的领域
纯洁の小黄瓜
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2023-02-25 07:25
供应链-时序预测-运筹优化
大数据
人工智能
强化学习
定价策略
收益管理
零基础机器学习做游戏辅助第十课--强化学习
DQN
(二)
一、经验池我们的神经网络在初期并不能很好的预测Q,所以前期我们是随机做出选择,然后将经验存放起来。因为智能体去探索环境时采集到的样本是一个时间序列,样本之间具有连续性,所以需要打破时间相关性,解决的办法是在训练的时候存储当前训练的状态到记忆体M,更新参数的时候随机从M中抽样mini-batch进行更新。defmemorize(self,state,action,reward,next_state,
kfyzjd2008
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2023-02-07 10:06
零基础机器学习做游戏辅助
深度学习做游戏辅助
游戏辅助
神经网络做游戏辅助
强化学习做游戏辅助
深度神经网络
零基础机器学习做游戏辅助第九课--强化学习
DQN
(一)
一、强化学习简介强化学习(英语:Reinforcementlearning,简称RL)是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正。其关注点在于寻找探索(对未知领域的)和利用(对已有知识的)的平衡,强化学习中的“探索-利
kfyzjd2008
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2023-02-07 10:06
零基础机器学习做游戏辅助
人工智能做游戏辅助
深度神经网络
强化学习做游戏辅助
神经网络做游戏辅助
MOEA/D
DQN
源码运行过程记录
错误:cmd输入conda报错解决:系统环境设置错误:python环境切换失败根本错误:无法加载文件C:\Users\xxx\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本解决:https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/123859735错误:C:\Users\liuya>pyth
kininee
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2023-02-05 08:03
多目标优化
python
vscode
开发语言
Improvements in Deep Q Learning: Dueling Double
DQN
, Prioritized Experience Replay, and fixed…
转至:https://www.freecodecamp.org/news/improvements-in-deep-q-learning-dueling-double-
dqn
-prioritized-experience-replay-and-fixed
nodead
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2023-02-04 22:08
强化学习
DQN
(Deep Q-Learning)中的高估问题以及
DQN
的解决策略
原始
DQN
更新方式:从replaybuffer取出一个sample,(st,at,rt,st+1)(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})(st,at,rt,st+1)更新
DQN
的参数wTDTarget
不会爬树的小研
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2023-02-04 22:38
人工智能
深度学习
神经网络
强化学习论文研读(四)——Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning
doubleQlearning+
DQN
的合成算法。论文主要有5点贡献:一是
DQN
会对动作的价值过估计。二是过估计是有害的。三是doubleQlearning可以减少过估计。
星之所望
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2023-02-04 22:07
论文研读
深度学习
强化学习
python
算法
机器学习-52-RL-04-Tips of Q-Learning(强化学习-Q学习的一些技巧:Double
DQN
&Dueling
DQN
&Prioritized Reply&Multi-step等)
文章目录TipsofQ-LearningDoubleDQNDuelingDQNPrioritizedReplyMulti-step(BalancebetweenMCandTD)NoisyNet(onActionvsonQ-function)DistributionalQ-functionRainbowTipsofQ-Learning接下来要讲的是训练Q-learning的一些tips。Double
迷雾总会解
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2023-02-04 22:37
李宏毅机器学习
深度学习
机器学习
强化学习
RL Value-Based: off-policy
DQN
(Deep Q-Learning),on-policy
RLValue-Based:off-policyDQN(DeepQ-Learning),on-policyQLearning->ApproximateQ-Learning->DeepQ-Learning.
DQN
apche CN
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2023-02-04 22:06
03.RL
Deep Q-learning的发展及相关论文汇总(
DQN
、DDQN,Priority experience replay 等)
在
DQN
提出之前,强化学习与神经网络的结合遭受着不稳定和发散等问题的困扰。
码丽莲梦露
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2023-02-04 22:06
论文阅读与实现
#
强化学习
强化学习
深度强化学习
强化学习
DQN
(Deep Q-Learning)、DDQN(Double
DQN
)
强化学习
DQN
(DeepQ-Learning)、DDQN(DoubleDQN)_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数:J(ω)=E[(R+γmaxa∈A
不会爬树的小研
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2023-02-04 22:06
深度学习
算法
神经网络
深度强化学习-A3C算法
在
DQN
算法中,为了方便收敛使用了经验回放的技巧。A3C更进一步,并克服了一些经验回放的问题。如,回放池经验数据相关性太强,用于训练的时候效果很可能不佳。
athrunsunny
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2023-02-04 21:59
强化学习
DQN
算法及actor-critic算法(强化学习蘑菇书第六七八章)
DQN
前面几章的内容主要是基于表格型方法来存储状态价值函数或者动作价值函数,然而,当状态空间非离散时,我们无法用表格来对价值函数进行存储。
rainbowiridescent
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2023-02-03 16:51
机器学习
python
强化学习蘑菇书学习笔记04
第六章
DQN
基本概念关键词
DQN
(DeepQ-Network):基于深度学习的Q-learning算法,其结合了ValueFunctionApproximation(价值函数近似)与神经网络技术,并采用了目标网络
Kepler_K
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2023-02-03 16:12
蘑菇书学习笔记
学习
机器学习
No module named PyQt5.QtWidgets
1.我的环境是conda,运行
DQN
算法时候出现此错误,于是用pip安装pyqt5,发现没用。2.解决办法:用condainstallpyqt完美解决。
胡胡阿华
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2023-02-03 02:32
linux
ubuntu
qt
python
开发语言
强化学习模块基础概念及相关知识
|更新:2020.10.28|
[email protected]
文章目录强化学习:1.马尔科夫决策(MDP):2.思想:3.基本原理:4.结构:eg.游戏是环境,人是智能体5.
DQN
:6.Model-basedvs.Model-free
fjy2035
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2023-02-02 15:16
强化学习
强化学习
强化学习简介
一些常见的算法如:Q学习,深度Q网络(
DQN
),策略梯度(PolicyGradients),演员-评论家(Actor-Critic),以及近端策略优化(PPO)等。
csdn_LYY
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2023-02-02 14:46
机器学习
强化学习_06_pytorch-DDPG实践(Pendulum-v1)
像
DQN
算法,是直接估计最优价值函数,可以做离线策略学习,但是它只能处理动作空间有限的环境。
Scc_hy
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2023-02-02 12:03
强化学习
pytorch
深度学习
python
强化学习
【Pytorch项目实战】之强化学习:Q-Learning、SARSA、
DQN
文章目录强化学习(ReinforcementLearning)算法一:Q-Learning算法二:SARSA(State-Action-Reward-State-Action)算法三:
DQN
(DeepQ-Network
胖墩会武术
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2023-02-01 20:44
深度学习
Pytorch项目实战
pytorch
深度学习
人工智能
python
强化学习
深度强化学习
DQN
算法
目录一.算法介绍二.算法原理三.代码实现[1]参考一.算法介绍
DQN
算法,英文名为DeepQNetwork,被称为深度Q网络,其将深度神经网络结合了Q-learning。
安城安教具
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2023-02-01 10:42
多智能体深度强化学习
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
算法
深度强化学习算法(朴素
DQN
,DDQN,PPO,A3C等)比较与实现
用的算例是OpenAI官网gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素
DQN
原论文:[
DQN
]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning
lblbc
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2023-02-01 07:25
算法
深度学习
python
【RL】
DQN
及其各种优化算法
博主的github链接,欢迎大家来访问~:https://github.com/Sh-Zh-7强化学习经典算法实现地址:https://github.com/Sh-Zh-7/reinforce-learning-impl上一篇博文的末尾,我们介绍了传统QLearning的劣势——那就是需要维护一个Q表,而对于很多状态,连续动作的情况,我们Q表的大小将会爆炸性地增长。我们微小的内存必然存不下这么大的
BananaScript
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2023-02-01 07:54
Reinforce
Learning
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