reward

deep reinforcement learning 李宏毅

lecture1policygradientActor根据环境State作出决定action，决定之后得到reward一次游戏成为一个episode，计算一个episode的totalrewardtrajectorytao
yizheng·2020-08-20 17:49

pygame飞机大战开发实录6

普通敌机EnemyPlane：move控制移动敌机BOSSBossPlane：血量大，不移动携带补给包的敌机RewardPlane：类似BOSS，多了一个self.reward属性，保存补给类型，飞机被摧毁可以通过这个属性
aolixiaox·2020-08-20 02:24

用一个小游戏入门深度强化学习

如图所示，agent收到环境的状态state，做出行动action，行动后会得到一个反馈，反馈包括奖励reward和环境的下一个状态next_state。这样一轮操作下来，age
Alice熹爱学习·2020-08-19 08:06

强化学习初探 DQN+PyTorch+gym倒立摆登山车

文章目录1.随便说几句2.为什么选择DQN作为第一个入手的模型2.工具准备3.实现思路3.1.环境采样3.2Reward设计3.3Q值近似计算3.4主循环4.代码5.参考文献1.随便说几句疫情赋闲在家，
卡拉叽里呱啦·2020-08-19 03:37

hexo打赏功能&&访问统计

主题的_config.yml文件中关闭和打开reward_type:2#打赏wordingreward_wording:'你的打赏，是我最大写作动力'alipay:/assets/img/alipay.jpgweixin
蚂蚁窝大梦想·2020-08-19 00:15

HDU 2467 Reward（逆拓扑排序）

拓扑排序的变形，逆序建图就好了RewardTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:32768/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):3951AcceptedSubmission(s):1203ProblemDescriptionDandelion'suncleisabossofafactory.Asthesp
品尝这杯浓咖啡·2020-08-18 17:44

HDOJ 2647 Reward 【逆拓扑排序+分层】

题意：每个人的基础工资是888，由于一部分人要显示自己水平比较高，要求发的工资要比其他人中的一个人多，问你能不能满足他们的要求，如果能的话最终一共要发多少钱，如果不能就输出-1.策略：拓扑排序。这道题有些难点：一：数据大，建二维数组肯定不行，要换其他的数据结构（vector，或者是链式前向星（本题代码用的是链式前向星））；二：要逆拓扑排序（就是将++in[b]换成++in[a]），三要分层次（根据
shengweisong·2020-08-18 16:48

hdoj 2647 Reward(逆向拓扑排序+队列)

RewardTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:32768/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):5251AcceptedSubmission(s):1589ProblemDescriptionDandelion'suncleisabossofafactory.Asthespringfestivalisc
亿念之茶·2020-08-18 15:30

hdu 2647 Reward 逆拓扑排序+队列

Dandelion’suncleisabossofafactory.Asthespringfestivaliscoming,hewantstodistributerewardstohisworkers.Nowhehasatroubleabouthowtodistributetherewards.Theworkerswillcomparetheirrewards,andsomeonemayhaved
黑码·2020-08-18 13:46

微信小程序--修改data数组或对象里面的值或者给对象添加键值对

1.初始data数据Page({  data:{      code:'1234',    reward:[{      name:"艾伦",      img:"..
xiongbo_·2020-08-18 06:38

renran-文章打赏

{article.content.length}}阅读{{article.read_count}}8人点赞随笔"小礼物走一走，来简书关注我"赞赏支持0">已经有{{article.reward_count
stgsd199051·2020-08-17 19:14

DQN（Deep Q-learning）从入门到放弃笔记

R是一个实数值，代表奖励或惩罚（Reward）。π代表的是状态State和动作Action存在的映射关系，即策略Policy。
yeqiang19910412·2020-08-17 17:43

【WhaleCTF逆向题】第一期风险和回报writeup

下载后file查看riskv_and_reward:ELF64-bitLSBexecutable,UCBRISC-V,version1(SYSV),staticallylinked,stripped看
iqiqiya·2020-08-17 17:19

李宏毅机器学习系列-强化学习之稀疏奖励(Sparse Reward)

李宏毅机器学习系列-强化学习之SparseReward稀疏的奖励(SparseReward)人为设计的奖励(RewardShaping)好奇心机制(Curiosity)课程学习(CurriculumLearning)逆向课程生成器(ReverseCurriculumGeneration)阶层式强化学习(HierarchicalReinforcementLearning)总结稀疏的奖励(Sparse
王伟王胖胖·2020-08-17 15:34

强化学习(一)：简单的DQN理解

强化学习有着相对稀疏的反馈标注，即奖励（Reward）。进行学习过程的代理Agent就从这些奖励中，明白自己行为的对错程度，学习如何与环境Environment互动。
Turing1996·2020-08-17 15:17

Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

卷积神经网络的输入是原始图像数据（作为状态）输出则为每个动作对应的价值ValueFunction来估计未来的反馈Reward实验成果：使用同一个网络学习玩A
songrotek·2020-08-17 15:32

Deep Q-learning学习笔记

value-basedalgorithm，训练出来的是critic（并不直接采取行为，评价现在的行为有多好），因此提出了statevaluefunction的概念，方便对每个状态进行评估Policy-based是不断的增加reward
失学少年等九推·2020-08-17 12:51

深度学习课程笔记（七）：模仿学习（imitation learning）

机器在这个过程中，也和环境进行交互，但是，并没有显示的得到reward。在某些任务上，也很难定义reward。
a1424262219·2020-08-17 11:47

多智能体强化学习入门（一）——基础知识与博弈

一、引言在多智能体系统中，每个智能体通过与环境进行交互获取奖励值（reward）来学习改善自己的策略，从而获得该环境下最优策略的过程就多智能体强化学习。
小草cys·2020-08-17 11:49

Deep Q-Learning深度增强学习（代码篇）

搭建DQN初始化#动作数量self.n_actions#状态数量self.n_features#learning_rate学习速率self.lr#Q-learning中reward衰减因子self.gamma
段星星·2020-08-17 10:41

DQN（Deep Q-Network）

DL算法需要大量手工标记数据，而RL中从输入到获得reward信号存在稀疏、有噪声和延迟的问题。DL算法假设data是独立的；而在RL中data
Katniss-丫·2020-08-17 10:15

逆拓扑排序 Reward HDU - 2647

RewardHDU-2647题意：每个人的起始金额是888，有些人觉得自己做的比另一个人好所以应该多得一些钱，问最少需要花多少钱，如果不能满足所有员工的要求，输出-1样例1：2112输出17771认为自己的报酬应该比2多，所以2为888，1为889是最小的情况样例2：5412252443输出4446相当于给定一张图，n个节点，m条边，问你是否存在环，若存在，则输出-1，否则如下面思路所示思路：可以
什么沙雕·2020-08-17 07:58

[RL入门笔记]基本概念以及应用

核心思想：智能体agent在环境environment中学习，根据环境的状态state，执行动作action，并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。故而强化学习三要素
Ryan Huang·2020-08-16 11:04

deep reinforcement learning 李宏毅

lecture1policygradientActor根据环境State作出决定action，决定之后得到reward一次游戏成为一个episode，计算一个episode的totalrewardtrajectorytao
yizheng·2020-08-15 03:10

强化学习7日打卡营学习体会

强化学习：表格型方法——Sarsa1.Sarsa简介Sarsa全称是state-action-reward-state’-action’，目的是学习特定的state下，特定action的价值Q，最终建立和优化一个
freepig2015·2020-08-15 02:29

Learning Local Search Heuristics for Boolean Satisfiability 2020-04-30

selectvariable)+localsearchalgorithm.RL，初始X，GNN结合sofetmax作为policy函数，选择p最大的variable翻转，每个Trajectory有一个reward
zjy2015302395·2020-08-14 00:09

Hexo博客主题安装及Next主题个性化修改

这个post-reward.styl文件是跟按钮及图片相关的，如果需要修改关于打赏的其他属性，例如按钮大小，样式，图片大小等，都可以修改post-reward.styl文件实现。我
Moooooove·2020-08-13 22:18

百度飞桨7日强化学习打卡总结

初识强化学习强化学习的主要思想是基于机器人（agent）和环境（environment）的交互学习，其中agent通过action影响environment，environment返回reward和state
错误解答·2020-08-13 22:16

强化学习笔记之Critic（三）

1.什么是criticcritic就是一个神经网络，以状态s为输入，以期望的reward为输出。1.1Actor和Critic的区别Actor是以s为输入，输出对应的action和其概率。
vehicoder·2020-08-13 19:44

强化学习笔记之gradient ascent（二）

一般而言，Actor的策略就是gradientascentActor和Environment、Reward的关系如下：在一个回合episode中，这些state和action组成一条轨迹：Trajectoryτ
vehicoder·2020-08-13 19:43

从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(6)——使用DQN(TensorFlow)

的搭建下面是初始化神经网络的函数def__init__(self,n_actions,#需要输出多少个action的值，就是控制的动作如左右n_features,#要接受多少个观测状态learning_rate=0.01,#学习率reward_decay
蛋烘糕·2020-08-13 19:34

强化学习用于推荐系统问题（《强化学习在阿里...）

如果智能体（agent）的某个⾏为策略（action）导致环境正的奖赏（reward），那么智能体以后产⽣这个⾏为策略的趋势便会加强。强化学习是最接近于⾃然界动物学习的本质的⼀种学习范式。
上杉翔二·2020-08-13 17:33

Tensorflow实现策略网络（深度强化学习）之cartPole

所谓策略网络  即建立一个神经网络模型，它可以通过观察环境状态，直接预测出目前最应该执行的策略（Policy），执行这个策略可以获得最大的期望收益（包括现在和未来的Reward）。  
漫山·2020-08-13 16:10

在openai/gym中使用自己的环境

环境是强化学习算法中的重要一环，环境如何对agent的动作进行反馈，即state和reward的更新，直接影响了agent后续的动作。因此，针对不同的需求，我们需要定义自己的环境。
Stoneplay26·2020-08-13 16:19

奖金（Reward.pas/cpp）

Description由于无敌的凡凡在2005年世界英俊帅气男总决选中胜出，YaliCompany总经理Mr.Z心情好，决定给每位员工发奖金。公司决定以每个人本年在公司的贡献为标准来计算他们得到奖金的多少。于是Mr.Z下令召开m方会谈。每位参加会谈的代表提出了自己的意见：“我认为员工a的奖金应该比b高！”Mr.Z决定要找出一种奖金方案，满足各位代表的意见，且同时使得总奖金数最少。每位员工奖金最少为
jmh20021118·2020-08-13 15:39

基于Keras的OpenAI-gym强化学习的车杆/FlappyBird游戏

反馈包括回报Reward和环境的下个状态State，回报由模型设计者定义。如果类比人类学习自行车，可以将车从起始点到当前位置的距离定义为回报。分类：1
aohun0743·2020-08-13 13:53

CartPole

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportgymenv=gym.make('CartPole-v0')xs,ys,drs=[],[],[]reward_sum=0episode_number
Neekity·2020-08-13 12:11

强化学习和量化交易-你选对了吗？

强化学习中的智能体agent就是一个综合状态state、行动action，奖励reward来围绕环境env的一个系统，根基行动对环境的影响确定每步step的环境env对action奖励reward或者在每个回合
Hiking_Yu·2020-08-13 11:09

zmud之汉字转换为数字

{convertnumber%1#addreward_qn%number(@in_chinese_number)#say此次连线灭妖共获得@reward_qn点潜能,共@
annkie·2020-08-12 16:29

Q-learning 理解以及简单实现

强化学习（reinforcementlearning）的过程，强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。
jinmingz·2020-08-12 14:39

从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(7)——使用DQN(TensorFlow)

由于CartPole这个游戏的reward是只要杆子是立起来的，他reward就是1，失败就是0，显然这个reward对于连续性
蛋烘糕·2020-08-12 13:52

Reinforcement Learning强化学习系列之三：MC Control

引言前面一篇文章中说到了MCprediction，主要介绍的是如何利用采样轨迹的方法计算Value函数，但是在强化学习中，我们主要想学习的是Q函数，也就是计算出每个state对应的action以及其reward
luchi007·2020-08-12 12:27

马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcesses,MDPs）MDPs简单说就是一个智能体（Agent）采取行动（Action）从而改变自己的状态（State）获得奖励（Reward）与环境
小明的梦想·2020-08-12 12:28

《Reinforcement Learning》 读书笔记 2：多臂老虎机（Multi-armed Bandits）

SupervisedLearning的区别evaluatevsinstruct也就是说，RL的对于每一个action的效果不是非黑即白的，而是在每一次的action之后都可能不一样的后果（feedback,reward
qjf42·2020-08-12 12:37

强化学习Q - learning

让小鸟学习怎么飞是一个强化学习（reinforcementlearning）的过程，强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。智能体（Agent，在这
fly_boss·2020-08-12 11:19

深度学习算法 Q-learning 原理

Value-Fuctioncritic给出了一个valuefunction，代表在遇到游戏的某个state后，采取策略为的actor一直玩到游戏结束，所能得到的reward之和。（即c
NO23412号菜狗·2020-08-12 11:37

强化学习　Ｑ—learning（python 代码）

看了paper,paper上提到强化学习，所以打算写一个强化学习的专栏，本人比较水（真的水，你说看我的文章吓不吓人，刺不刺激）,我看了几篇别人的博客越看越糊涂，所以写一篇方便后来人下面介绍两个概念：1.reward
qq_42105426·2020-08-12 10:14

机器学习【4】：强化学习（Reinforcement Learning），Q-learning方法

一.强化学习什么是强化学习，首先我们要了解强化学习的几个重要概念，也是强化学习四要素：状态(state)、动作(action)、策略（policy）、奖励(reward)。
strong tyj·2020-08-12 10:34

vue项目登录密码加密-AES

/reward'//api调用加密规则functionxwok(){letkey=''letiv=''returnnewPromise(resol
xwss666·2020-08-11 17:55

莫烦python强化学习系列-DQN学习(代码)

1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay
cy冲鸭·2020-08-09 15:12
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