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9篇文章 · 5444字 · 1人关注
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    Policy Gradient

    一、介绍 回顾以下以前 value-based的方法:在value-based方法中,他们都是去学习一个动作的价值函数,然后根据这个动作的价值函...

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    Actor Critic

    一、介绍 Actor-Critic 算法有两部分组成:actor 和 critic。其中 action 就是Policy Gradient 算法...

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    Q-learning

    一、介绍 Q-learning 算法本质上是在求解函数Q(s,a). 如下图,根据状态s和动作a, 得出在状态s下采取动作a会获得的未来的奖励,...

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    [强化学习] Saras 算法

    Sarsa 的名称来源与上图所描述的序列:针对一个状态,个体通过行为策略产生一个行为,执行该行为进而产生一个状态行为对,环境收到个体的行为后会告...

  • [强化学习] 理解on-policy 和 off-policy

    我们把用来指导个体产生与环境进行实际交互行为的策略称为行为策略,把用来评价状态或行为价值的策略或者待优化的策略称为目标策略。如果个体在学习过程中...

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    [强化学习-3] Devil 课程第二章解析+ 学生马尔可夫决策过程代码

    马尔可夫决策过程(MDP) 一:介绍 马尔可夫决策过程是用来形式化地描述强化学习中的环境 其中环境是完全可以观测的 值得注意的是,大部分强化学习...

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    [强化学习-2] 机器人找金币例子

    目的 本文介绍一个简单的案例。目标如下: 定义状态空间 我们对地图上的小方格进行编号: 1 - 8 代码简单表示如下: 同时定义终止状态: 定义...

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    Gym 简单画图

    首先,导入库文件(包括gym模块和gym中的渲染模块) 我们生成一个类,该类继承 gym.Env. 同时,可以添加元数据,改变渲染环境时的参数 ...

  • [强化学习-1] gym安装以及简单案例

    首先, 安装python, 我为了方便管理python版本,选择了Anaconda来管理我的python 下载 Anaconda 安装包安装很简...

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