新建文本文档,输入以下代码: 保存之后,修改文本文档后缀,将.txt修改为.bat保持联网,然后以管理员身份运行,等待数秒,即可激活。
强化学习基础篇(三十六)Greedy探索算法 1、贪婪算法(Greedy Algorithm) 我们使用每次的即时奖励来计算得到时刻止某一行为的...
强化学习基础篇(三十五)探索与利用(Exploration and Exploitation) 1、探索与利用简介 在强化学习中,探索(Expl...
强化学习基础篇(三十四)基于模拟的搜索算法 上一篇Dyna算法是基于真实经验数据和模拟经验数据来解决马尔科夫决策过程的问题。本篇将结合前向搜索和...
强化学习基础篇(三十三)Dyna算法 1、使用模型进行规划 基于模型的强化学习算法的主要成分可以分为学习(Learning)和规划(Planni...
强化学习基础篇(三十二)基于模型的强化学习算法 在策略梯度算法中,智能体是直接从经验中去学习策略。之前value-based的方法中,智能体是直...
强化学习基础篇(三十一)策略梯度(3)Actor-Critic算法 1.引入Baseline 在使用策略梯度方法更新过程中,降低方差的另一种方法...
强化学习基础篇(三十)策略梯度(二)MC策略梯度算法 1、Score Function 假设策略是可微分的,并且在任何时候都不为0,我们可以使用...
强化学习基础篇(二十九)策略梯度(一) 之前我们一直都是对价值函数或者动作值函数进行参数化近似:其中策略是间接得通过值函数进行贪婪策略产生,但本...