leraning

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现

实现前言理论什么是Q-Learning算法学习率折扣因子初始条件例子代码基础版走迷宫示意图升级版走迷宫示意图完整代码前言这几天稍微闲下来，把原来漏的坑给补上，并做了一个Q-Learning的demo，因为Q-leraning
没有顶会的咸鱼·2023-01-28 11:23

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决

由于在新版本的keras中(指大于等于2.3.0版本)，将原来的lr这一参数重命名为leraning_rate，因此将leraning_rate重新改为lr即可解决报错问题#keras=2.2.4写法model.compile
Anefuer_kpl·2022-12-13 08:54

强化学习之基于gym环境的DQN算法实战（Pytorch）

DQN算法是强化学习与深度学习结合的开端，其利用深度网络来拟合值函数，利用Q-leraning算法进行强化学习。DL为Agent提供学习的大脑，RL提供了计算机制，从而达到真的AI。
Ton10·2020-12-08 20:16

强化学习Q-learning辅助flappy bird

flappybird项目分析标签：强化学习实验Q-learning来源来自一个github上的项目，使用Q-leraning训练flappybird，效果很好，半小时能够到几十（比人厉害多了），使用小鸟到最近的柱子的
千灵域·2020-06-27 05:41

【July】【Machine Leraning】1.微积分和概率论

1.两边夹定理形象化解释单位圆，半径=1BC线段（sinx）曲线变化快慢二阶导数：斜率的变化快慢=>曲线的凸凹性物理：加速度是二阶导数，且导数方向在曲线凹的一侧常用导数的求解应用，求解函数的最小值核心是利用两侧取对数和导数=0的策略来求解4.Taylor和Maclaurin公式Taylor基本公式在[MathProcessingError]x0点展开展开到[MathProcessingError]
Frankww·2016-03-03 08:00
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