q-learing

基于强化学习的航线规划算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN

aspiretop·2024-01-14 10:45

强化学习------DQN算法

简介DQN，即深度Q网络（DeepQ-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。

韭菜盖饭·2023-10-09 01:19

DQN算法概述及基于Pytorch的DQN迷宫实战代码

一.DQN算法概述1.1算法定义Q-Learing是在一个表格中存储动作对应的奖励值，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很大的局限性。

毒爪的小新·2023-09-10 03:20

强化学习Sarsa算法走迷宫小例子

Sarsa算法：Sarsa算法与Q-learing算法的不同之处是什么？

xckkcxxck·2022-12-06 12:06

深度学习Q-learing算法实现

深度学习Q-learing算法实现1.问题分析这是一个走悬崖的问题。

ximikang·2022-11-23 16:14

深度强化学习——DQN算法原理

TargetNetwork）1、自举（Bootstrapping）2、目标网络：五、DoubleDQN六、总结伪代码：一、DQN算法是什么DQN，即深度Q网络（DeepQ-network），是指基于深度学习的Q-Learing

流萤点火·2022-11-23 05:54

【整理】用简单逻辑图理解DQN（deep Q-learning）的学习过程

试图理解DQN（deepQ-learning）过程一、DQN背景先引Q-Learing更好地明了dqn的产生原因：Q-learning：是一种off-policy的强化学习方法，行动和评估决策的过程。

_Waters·2022-11-20 13:05

DQN——深度强化学习的理解以及keras实现

1.起源Q-learing是一种经典的时序差分离线控制算法，与之相对的SARSA算法是时序差分在线控制算法的代表。所谓的在线，是一直使用一个策略来更新价值函数和选择新的动作。

SaMorri·2022-04-11 07:38

【莫烦】强化学习（Q-learning和Sara）

目录1.Q-learning1）两个状态两个动作的例子2）Q-learing流程2.Sara1）OriginalSara2）Sara(λ\lambdaλ)1.Q-learningQ-learning属于

水滴_·2020-08-18 17:46

Deep Recurrent Q-learing for POMDP论文笔记

DQN主要有两个缺点：记忆限制，以及每一次决策都需要完整的游戏画面。这篇文章将DQN的第一个全连接层换成了LSTM，以求解决这些问题。这是因为LSTM具有记忆单元，可以记住以往历史信息。虽然这DRQN每个时间步只能看到一帧，但是它可以整合时间信息，并且复现DQN的效果。此外，在接受部分观察进行训练并通过逐步更完整的观察进行评估时，DRQN的表现与观测信息成一定的函数关系。反过来，若是使用完整观察训

geter_CS·2020-08-12 11:30

强化学习之Q-Learing基础

强化学习之Q-Learing基础文章目录强化学习之Q-Learing基础马尔可夫决策过程MDP1)部分可观察马尔可夫决策过程POMDPs2）MarkovGames：总结强化学习之Q-Learning马尔可夫决策过程

ChanZany·2020-08-12 10:42

DQN（Deep Q-learning）入门教程（三）之蒙特卡罗法算法与Q-learning算法

蒙特卡罗法在介绍Q-learing算法之前，我们还是对蒙特卡罗法（MC）进行一些介绍。MC方法是一种无模型（model-free）的强化学习方法，目标是得到最优的行为价值函数\(q_*\)。

段小辉·2020-05-28 02:00

AI学习笔记——深度Q-Learning(Deep Q-Learing(DQN))

之前的文章介绍了Q-learning,介绍了深度学习(DeepLearning)，DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩各种电子游戏开始，直到训练出阿尔法狗打败了人类围棋选手。本文就简单地介绍一下DQN的基本概念。1.Q-Learning和深度学习回顾Q-learning是通过不停地探索和更新Q表中的Q值从而计算出智能体行动的最佳路径的，公式为Q(s0,a)新=Q

Hongtao洪滔·2019-12-21 08:55

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