身为小白，在前几周的作业中，首次认识到了Python这种计算机编程语言，初次接触，就立刻被Python强大的库函数和功能所折服，在明白它是一种“解释型”语言，它可以以简短的代码实现C语言“长篇大论”才能实现的功能，因此我想对Python作个介绍。 随着社会和经济的发展，越来越多的领域需要程序设计，越来越需要功能强大的函数，然而，在C语言中，可用的函数不多，许多函数都需要开发者自己设计，这给编程者
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
765阅读
目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
566阅读
深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
1196阅读
强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
298阅读
# 强化学习框架概述与使用示例
## 引言
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习中的一个重要分支，通过让智能体（Agent）与环境进行交互学习，使其能够根据环境的反馈逐步改进自己的行为策略。在实际应用中，强化学习被广泛应用于自动驾驶、机器人控制、游戏玩法等方面。Python作为一种简洁、易学、开源的编程语言，提供了许多强化学习框架，这些框架为开发者提供了强化学习算
# 强化学习简介及python代码示例
## 强化学习介绍
强化学习是一种机器学习方法，它通过观察环境的反馈来学习如何做出决策，以最大化获取奖励的策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习是通过试错的方式进行学习，不需要标记好的训练数据。
在强化学习中，有一个智能体（agent）和一个环境（environment）。智能体通过观察环境的状态（state），选择一个行动（action），然后环
原创
2023-08-13 06:24:20
332阅读
# Python 强化学习包的实现流程
## 1. 引言
在强化学习中，Python 提供了一些强化学习包，如 OpenAI Gym 和 Stable Baselines3。本文将介绍如何使用这些包来实现强化学习任务。
## 2. 实现步骤
下面是实现 Python 强化学习包的步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 安装 Python 强化学习包
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2021-09-23 04:02:53
202阅读
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2022-01-12 09:38:08
940阅读
一、前述本文通过一个案例来讲解Q-Learning二、具体1、案例假设我们需要走到5房间。转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。Q-learning实现步骤：2、案例详解：第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是...
原创
2022-12-30 16:49:04
613阅读
强化学习的理论框架——马科夫决策过程（MDP）强化学习，本质上是让计算机学会自主决策的方法论。而马可夫决策过程（Markovdecisionprocess,MDP）则是强化学习中，对现实问题进行建模的数学模型，它把所有的现实问题都抽象为：智能体与环境的互动过程；在互动过程中的每个时间步，智能体都收到环境的状态（环境向智能体呈现一种情况），智能体必须选择相应的响应动作，然后在下一个时间步，智能体获得
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2018-05-02 10:57:54
5078阅读
、强化学习入门简介强化学习是一种非监督学习的机器学习方法，对比监督学习，强化学习
原创
2023-06-25 07:22:18
151阅读
从离散空间到连续空间在之前提到的强化学习任务中，都是有限的MDP框架，即动作空间及状态空间的个数都是有限个。然而，现实生活中的很多问题动作空间与状态空间并非离散的，而是连续的。那么如何用强化学习的理论基础去解决问题呢？主要有两种思路：离散化处理、函数逼近。离散化处理：指的是把连续空间用区域o化的方式划分成有限的个数。具体的处理手法有Tilecoding及Coarsecoding。函数逼近：指的是把
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2018-05-02 11:08:53
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1&sn=ed3882e91fccd92d47573de5a97e96c4&a...
原创
2023-06-23 10:54:34
164阅读
