e-greedy

强化学习入门: the 10-armed bandit problem，e-greedy 算法

学习强化学习《ReinforcementLearningAnIntroduction》，2.3节，做了个Matlab的仿真。问题描述：the10-armedbanditproblem这是一个重复做选择的问题。一共有10个选择，重复选择1000次。每次选择都会有奖励，奖励是符合固定的正态分布的。所以做不同的选择，获得的奖励不同；每次做的选择，尽管选择相同，但奖励也不同。你的目的是，连续做了1000次
ningzian·2023-01-08 06:22

强化学习第二章总结: e-greedy算法，梯度上升算法，the 10-armed bandit problem

问题：the10-armedbanditproblem算法：e-greedy、剃度上升仿真代码见附带资料：the10-armedbanditproblem1.问题描述：the10-armedbanditproblem
ningzian·2023-01-08 06:22

DQN的e-greedy策略理解

cfg):self.action_dim=action_dim#总的动作个数self.device=cfg.device#设备，cpu或gpu等self.gamma=cfg.gamma#奖励的折扣因子#e-greedy
WHUT米肖雄·2022-12-26 08:25

为什么E-GREEDY算法中e越小，性能会更好

为什么E-GREEDY算法中e越小，性能会更好Howtounderstandthefollowingsentences第一句，讲的是e-贪心方法最终的性能更好的原因在于它持续地探索使得找到最优动作的概率提高了
jasonwang_·2022-12-26 08:23

强化学习Sarsa，Q-learning的收敛性最优性区别（on-policy跟off-policy的区别）

而Sarsa则是e-greedy的选取TD中的下一个状态动作值函数。在这种情况下，Q-learning更倾向于找到一条最优policy，而Sarsa则会找到一条次优的policy。
贰锤·2020-08-12 13:24

深度学习总结：DQN原理，算法及pytorch方式实现

pytorch实现：Q-network实现：DQN实现：2个Q-network，其中一个为targetQ-network；takeaction获取下一步的动作，这个部分就是和环境互动的部分，选取动作是基于e-greedy
萤火虫之暮·2020-08-10 07:10

增强模型的探索能力-强化学习NoisyNet原理及实现！

增加Agent的探索能力是强化学习中经常遇到的问题，一种常用的方法是采用e-greedy的策略，即以e的概率采取随机的动作，以1-e的概率采取当前获得价值最大的动作。
文哥的学习日记·2020-06-22 07:14

读书笔记 - Multi-agent Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

我们将每个交通信号交叉点建模为独立代理，代理使用基于e-greedy或UCB探索策略的多代理Q学习以循环(RR)方式
EmilyGnn·2018-10-12 16:02

理解actor-critic

Q-learning可以拆成两部分：一部分是Q(s,a)存储了在状态s下执行a动作后，执行greedy策略的期望收益，另外一部分是在决定执行哪一个动作的时候，把每个候选的a代入到Q(s,a)，求出具体的值后，根据e-greedy
小草cys·2018-07-23 19:53

On-policy Sarsa算法与Off-policy Q learning对比

Sarsa算法（on-policy）在s状态时，跟据当前Q网络以及一定的策略（e-greedy）来选取动作a，进而观测到下一状态s'，并再次根据当前Q网络及相同的e-greedy策略选择动作a',这样就有了一个序列
dadadaplz·2017-05-19 09:20
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