qlearning 第2页

Example 6.6 Cliff Walking

ThisgridworldexamplecomparesSarsaandQlearning,highlightingthedifferencebetweenon-policy(Sarsa)andoff-policy(Qlearning

cs123951·2022-12-26 23:59

【无标题】

强化学习qlearning解决tsp问题强化学习小白学习互助提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加强化学习qlearning解决tsp问题文章目录强化学习qlearning解决

ZhangP41·2022-12-26 08:28

MDP模型之Grid World(Q Learining方法)

目录1.值迭代的局限性2.QLearning是怎么做的3.在GridWorld使用QLearning4.改进方法：EpsilonGreedy5.参考资料上次的作业“MDP模型之GridWorld(值迭代方法

UncoDong·2022-12-23 14:37

qlearning算法_通过OpenAI Gym编写第一个强化学习算法

腾讯互娱TuringLab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。分享人：许家誉腾讯互娱研究员1

weixin_39888082·2022-12-11 18:49

强化学习（RL）QLearning算法详解

其实算法的更新是需要使用q_predict来逼近q_target，当两者相等时，算法将停止更新，当传统的qlearning转化为deepQlearning,也是这样操作的，只是深度qlearning使用一个神经网络来表示

六七～·2022-12-10 08:27

强化学习QLearning小例子以及注释代码

运行过程就是下面这样：下面是代码：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriMar508:48:062021@author:DELL"""importcv2ascvimportnumpyasnpimportpandasaspdimportrandomasrdnums_states=8nums_action=4gammma=0.9#衰减因子epslion=0.4#随机选择动

六七～·2022-12-10 08:27

强化学习Sarsa算法走迷宫小例子

一个简单的解释，引用莫凡大神的话：他在当前state已经想好了state对应的action,而且想好了下一个state_和下一个action_(Qlearning还没有想好下一个action_)更新Q(

xckkcxxck·2022-12-06 12:06

强化学习 Sarsa-lambda算法走迷宫小例子

如果说Sarsa和Qlearning都是每次获取到reward,只更新获取到reward的前一步.那Sarsa-lambda就是更新获取到reward的前lambda步.lambda是在[0,1]之间取值

xckkcxxck·2022-12-06 12:35

莫烦强化学习视频笔记：第三节 3.2 Sarsa算法更新和思维决策（迷宫例子）

目录1.要点2.算法流程3.算法代码部分3.1迭代更新3.2思维决策代码3.2.1学习1.要点这次我们用同样的迷宫例子来实现RL中另一种和Qlearning类似的算法,叫做Sarsa(state-action-reward-state-action

Sophia$·2022-12-06 12:04

《数字电路实验》之FPGA板强化学习实验

这个工作包含了实验环境的搭建和Qlearning算法的构建，以及一些杂七杂八的可以当时可以给实验加分的插件(如用PWM播放音乐，VGA可视化实验环境

quintus0505·2022-12-03 08:12

基于Qlearning强化学习的倒立摆控制系统matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB部分代码预览4.完整MATLAB程序1.算法描述强化学习通常包括两个实体agent和environment。两个实体的交互如下，在environment的statestst下，agent采取actionatat进而得到rewardrtrt并进入statest+1st+1。Q-learning的核心是Q-table。Q-table的行和列分别表示sta

我爱C编程·2022-11-24 22:31

强化学习——QLearning和Sarsa算法及其Python实现

主要是强化学习的课程，作业中涉及到了QLearning和Sarsa算法，特此记录。宝藏博主的强化学习专栏中包含了这两个算法的讲解，极为清晰，非常推荐。链接：机器学习+深度学习+强化学习。

Irving.Gao·2022-11-24 08:07

强化学习（二）：Q learning 算法

强化学习（一）：基础知识强化学习（二）：Qlearning算法Qlearning算法是一种value-based的强化学习算法，Q是quality的缩写，Q函数Q(state，action)表示在状态state

平行的空间·2022-11-23 05:26

Qlearning算法（理论+实战）

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110410276Qlearning的基本思路回顾在上一篇，我们了解了Qlearning和SARSA算法的基本思路和原理。

薛定谔的炼丹炉！·2022-11-23 05:17

python迷宫小游戏代码_TensorFlow应用实战-17-Qlearning实现迷宫小游戏

Qlearning是基于价值(Value-Based)的学习Qlearning是离线(off-play)学习基于过去的记忆学习。炸弹奖励是-1宝石奖励为1。

weixin_39861823·2022-11-20 23:11

强化学习算法（一）Qlearning

这篇文章中，我会介绍一下我在学习RL过程中学习过的算法，下面从Qlearning开始。Qlearning之前的文章中，我介绍了MC,和TD。

UnicornH!XD·2022-11-20 23:36

【强化学习】TensorFlow2实现DQN(处理CartPole问题)

文章目录1.情景介绍2.DQN（DeepQNetwork）核心思路：3.DQN算法流程4.代码实现以及注释5.实验结果文章阅读预备知识：QLearning算法的基本流程、TensorFlow2多层感知机的实现

宛如近在咫尺·2022-11-20 19:55

基于Qlearning强化学习的机器人路线规划仿真

目录1.算法概述2.仿真效果预览3.核心MATLAB代码预览4.完整MATLAB程序1.算法概述假设我们的行为准则已经学习好了,现在我们处于状态s1,我在写作业,我有两个行为a1,a2,分别是看电视和写作业,根据我的经验,在这种s1状态下,a2写作业带来的潜在奖励要比a1看电视高,这里的潜在奖励我们可以用一个有关于s和a的Q表格代替,在我的记忆Q表格中,Q(s1,a1)=-2要小于Q(s1,a2)

我爱C编程·2022-11-19 00:55

强化学习例子

QLearning迷宫寻宝游戏我们这里有一个最简单的2*2的迷宫，左上角为起点（1），右下角为宝藏（4），要提防的就是左下角的陷阱（3）。

干了这碗汤·2022-11-10 07:33

强化学习、增强学习、RL、Reinforcement Learning、无监督学习 by 研三笔记

目录笔者的话分类一些重要的概念Qlearning和saras区别先抽象再具体再抽象分类概念笔者的话学不会，趁早放弃吧！开个小玩笑，哈哈。

干了这碗汤·2022-11-10 07:02

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（六）基于时间差分的强化学习方法（重点为Qlearning）

深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（六）基于时间差分的强化学习方法1、时间差分方法与动态规划方法和蒙特卡罗方法的差异（1）动态规划方法（2）蒙特卡罗方法（3）时间差分方法2、同策略的Sarsa方法和不同策略的Qlearning

阿姝姝姝姝姝·2022-11-06 13:40

DQN入坑教程

简单来说，DQN是将强化学习中经典算法QLearning和深度学习的技术相结合，是QLearning在“新时代”的发展哈哈哈。本小节将会从

社交达人叔本华·2022-11-02 00:45

[强化学习实战]出租车调度-Q learning & SARSA

出租车调度-Qlearning&SARSA案例分析实验环境使用同策时序差分学习调度异策时序差分调度资格迹学习调度结论代码链接案例分析本节考虑Gym库里出租车调度问题（Taxi-v2）：在一个5×5方格表示的地图上

如果我变成回忆l·2022-09-11 07:39

CartPole环境下的强化学习

实验内容DeepQ-Network算法原理传统的QLearning强化学习难以处理环境状态极多的情况，在DQN中，使用了深度学习网络代替了QTable，使之可以计算海量状态所对应动作的Q值，并且具有QLearning

HuangDell·2022-07-17 07:29

学习笔记(05):决胜AI-强化学习实战系列视频课程-QLearning基本原理

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/4916/88701?utm_source=blogtoeduQ-Learning奖励设置（目标是能够达到5）：（暂时设置：除了能够达到5的动作，都设置为0）通常每一行代表一个state,每一列代表一个action-1，代表走不到那个地方可以走到的地方，用奖励来填充做强化学习，第一步把reward的矩阵做好

DrElaine·2022-05-28 07:48

强化学习系列（二):Q learning算法简介及python实现Q learning求解TSP问题

目录一、什么是Qlearning算法？

zhugby·2022-05-28 07:44

强化学习--QLearning

二、核心算法(免模型学习)QLearning1.未记录学习心得总结前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体

会百度的皮卡丘·2022-04-19 07:59

【李宏毅深度强化学习2018】P3 Q-learning（Basic Idea）

t=1121&p=3PPT地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/QLearning%20(v2).pdf第一讲整理

Loki97·2022-04-11 07:41

强化学习(三) —— Policy Gradient 策略梯度

PolicyGradient是一种强化学习的优化方法Policygradient是RL中另外一个大家族,他不像Value-based方法(Qlearning,Sarsa),但他也要接受环境信息(observation

hxxjxw·2022-03-12 07:32

强化学习——Sarsa

一、什么是Sarsa在强化学习中Sarsa和Qlearning及其类似，这节内容会基于之前所讲的Qlearning。如果还不熟悉Qlearning可以去看看。

小道萧兮·2022-02-17 03:17

UD机器学习 - C6 强化学习

先介绍强化学习前沿和背景，再介绍强化学习基本设置和定义，再介绍强化学习通用解决框架和方案，然后根据算法的复杂性，由易到难的介绍强化学习的实际算法，依次为，动态规划，蒙特卡洛方法，TDlearning(Qlearning

左心Chris·2022-02-13 21:29

Qlearning教你的机器人认错

一、引言本文借助Q-learning简单的实现一个机器人认错的demo，先一睹效果：Qlearning机器人为了简化问题，笔者给它预设了三个答案：['你管我','我没错','我错了']让它随机选择回答，

Huoyo·2021-06-10 17:41

DQN强化学习 MountainCar Deep Q-Learning

———七百年后这篇文章关于神经网络的Qlearning实现，Qlearning的一些方法概念写在第一篇文章“强化学习：Q表格方法”里：文章链接：https://blog.csdn.net/weixin_

小雅不采薇·2021-01-23 18:44

强化学习：Q表格方法（Qlearning and Sarsa）

无须要快乐，反正你一早枯死。——月球上的人第一篇文章，不会用各种的编辑功能，界面会很糟糕哈。抛开其他的不谈，直接进入主题。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。评价函数判定这个反馈（动作）在环境中的“好坏”并给出一定的回报。训练算法会根据回

小雅不采薇·2021-01-21 18:00

强化学习算法复现（五）：对比Sarsa、Sarsa（λ)与Qlearning_机器人寻宝问题\

问题描述（使用了openAI_gym的接口）：机器人寻宝，红点为机器人，黑色为陷阱，黄色为宝藏。importrandomimportgymfromgym.utilsimportseedingclassGridEnv(gym

保护我方vivian·2020-12-16 22:53

强化学习之Policy Gradient

machine-learning/reinforcement-learning/5-1-policy-gradient-softmax1/Policygradient是RL中另外一个大家族,他不像Value-based方法(Qlearning

ZONG_XP·2020-08-25 01:57

笔记：强化学习策略梯度算法

QLearning，SARSA，DQN本质上都是学习一个价值函数Q函数。在环境决策时需要首先确定当前的状态，然后根据Q（s,a）选择一个价值较高的动作去执行策略梯度算法策略梯度算法和他们都不同。

朱小丰·2020-08-25 01:57

强化学习之 Q learning

QLearning算法伪代码https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243https://morvanzhou.github.io/

qq_39060473·2020-08-25 01:40

莫烦——强化学习笔记1_Q learning

from=search&seid=18050089611052352050强化学习基本概念强化学习的算法通过价值选行为：(1)Qlearning;(2)Sarsa;

吃辣椒的猪·2020-08-25 01:59

【强化学习笔记】从 “酒鬼回家” 认识Q Learning算法

-w-----HH是酒鬼的家,w是酒鬼所处的位置2.QLearning介绍3.代码预设值importnum

wolf_ray·2020-08-25 00:56

深度强化学习

Q学习在强化学习中，Q学习(QLearning)是一种学习Action对应的期望价值(Ex

换种方式生活·2020-08-25 00:48

强化学习之Eligibility Traces

几乎所有的TD算法，包括QLearning、Sarsa算法，可以结合Eligibilitytrace得到一个通用的能更有效学习的方法。可以从两种视角看待Eligibilitytrace，一种是f

xiatian6032·2020-08-23 09:34

AI学习笔记——Sarsa算法

1.回顾QLearning还是同样的例子，红色智能体在4x4的迷宫中寻找黄色的宝藏。找到宝藏，将会的到+1的奖励，如果掉进黑色陷阱就回的到-1的奖励(惩罚)。

Hongtao洪滔·2020-08-20 18:22

深度强化学习（DRL）一：入门篇

目录前言一、强化学习（RL）的基本概念二、主要强化学习算法2.1Qlearning2.2Deep-Qlearning2.3Double-DQN2.4Sarsa2.5Sarsalambda2.6A3C三、

ColinFred·2020-08-19 05:55

强化学习【五】不基于模型的控制（内含Qlearning 和sarsa）

前言前一章内容讲解了个体在不依赖模型的情况下如何进行预测，也就是求解在给定策略下的状态价值或行为价值函数。本章则主要讲解在不基于模型的条件下如何通过个体的学习优化价值函数，同时改善自身行为的策略以最大化获得累积奖励的过程，这一过程也称作不基于模型的控制。通过本讲的学习，我们将会学习到如何训练一个Agent，使其能够在完全未知的环境下较好地完成任务，得到尽可能多的奖励。生活中有很多关于优化控制的问题

晚安丶·2020-08-18 18:01

Reinforcement_Learning

文章目录2基础概念2.1数据与标签3强化学习分类3.1基于概率与基于价值3.2回合更新与单步更新3.3在线学习与离线学习4对照一个实际的例子,完全参考他人代码(非原创)编程实现了一个简单的QLearning

Coop_Multi-Agent_DRL·2020-08-17 16:49

Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

NIPS2013作者：DeepMind理解基础：增强学习基本知识深度学习特别是卷积神经网络的基本知识创新点：第一个将深度学习模型与增强学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略具体是将卷积神经网络和QLearning

songrotek·2020-08-17 15:32

《多智能体学习：强化学习方法》——代码实现

文章目录Nash-QLearning智能体创建一个矩阵环境策略训练WoLF-PHC(Policyhill-climbingalgorithm)智能体创建一个矩阵环境训练Minimax-QLearning

浑兮其若浊·2020-08-17 14:47

RL之Q Learning：利用强化学习之Q Learning实现走迷宫—训练智能体走到迷宫(简单迷宫)的宝藏位置

RL之QLearning：利用强化学习之QLearning实现走迷宫—训练智能体走到迷宫(简单迷宫)的宝藏位置目录输出结果设计思路实现代码测试记录全过程输出结果设计思路实现代码from__future_

一个处女座的程序猿·2020-08-17 14:54

RL之Q Learning：利用强化学习之Q Learning实现走迷宫—训练智能体走到迷宫(复杂迷宫)的宝藏位置

RL之QLearning：利用强化学习之QLearning实现走迷宫—训练智能体走到迷宫(复杂迷宫)的宝藏位置目录输出结果设计思路实现代码测试记录全过程输出结果设计思路实现代码from__future_