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MobaXterm 又名 MobaXVT，是一款增强型终端、X 服务器和 Unix 命令集（GNU/ Cygwin）工具箱。可以开启多个终端视窗，以最新的 X 服务器为基础的 X.Org，可以轻松地来试用 Unix/Linux 上的 GNU Unix 命令。这样一来，我们可以不用安装虚拟机来试用
网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {}
原创
2022-05-18 16:43:50
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学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学...
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2022-11-14 16:22:44
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强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证 简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。 要配置您的训练，请使用rlTrainingOptions函数。 例如，创建训练选项集opt，并在环境env中训练智能体。opt = rlTrainingOptions(...
'MaxEpisodes',1000,.
强化学习算法包括以下几种：Q-learning：基于值函数的强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。SARSA：基于值函数的强化学习算法，与Q-learning类似，但是它采用了一种更加保守的策略，即在当前状态下采取的动作。DQN：深度强化学习算法，使用神经网络来估计值函数，通过反向传播算法来更新网络参数。A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个
深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的一项革命性技术，它成功地将深度学习的强大感知能力与强化学习的决策能力相结合。在过去的几年里，DQ
在单一环境和单一模态下的预训练方法主要集中于以上提到的在线预训练和离线预训练设定，而在最近，领域内的研究者对建立一个单一
上期我们聊了两个小问题，第一是为什么需要深度Q学习，第二则是MatLab神经网络工具箱的使用。那么本期，我们就尝试将DQN移植到第二期我们完成的Q-Learning网格迷宫程序中，尝试深度Q学习的算例实现。一、Deep-Q-Network算法核心总的来说，DQN的核心思想就是使用一个深度神经网络模型代替Q表来实现智能体对状态的估计。那么，这种替代就需要实现以下几个核心的功能：在Q-Learning
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
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value-based，价值学习：DQN。构建一个神经网络，输入是state，有多个输出对应采取每个action到最后所能获得的累加奖励Q-value。一开始这个网络估计出来的Q-value很差，我们使用TD算法，让 \[ target = r(a_t|s_t) + \lambda Q(s_{t+1 ...
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2021-07-14 16:08:00
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https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介 深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力，对感知问题束...
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2019-02-04 11:18:35
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一文了解强化学习，Q-learning,DQN，DDPG等。
原创
2022-10-17 12:14:15
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使用自定义训练循环训练强化学习策略环境策略训练设置自定义训练循环仿真自定义训练函数损失函数帮助函数 此示例显示如何为强化学习策略定义自定义训练循环。 您可以使用此工作流程通过您自己的自定义训练算法来训练强化学习策略，而不是使用Reinforcement Learning Toolbox™软件中的内置智能体之一。使用此工作流程，您可以训练使用以下任何策略和值函数表示形式的策略。rlStochast
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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## AI深度学习训练打游戏
在过去的几年里，人工智能（AI）和深度学习技术取得了巨大的发展，为许多领域带来了革命性的变化。其中一个领域是游戏，AI可以通过深度学习的方法来训练玩游戏，甚至超越人类水平。本文将介绍如何使用AI深度学习来训练打游戏的方法，并提供相应的代码示例。
### 1. 游戏环境和数据收集
要训练AI打游戏，我们首先需要选择一个游戏环境。OpenAI Gym是一个强化学习的
原创
2023-08-17 09:06:31
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强化学习强化学习（Reinforcement Learning，RL），也叫增强学习，是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法．是和监督学习，无监督学习并列的第三种机器学习方法例如：(这个解释来自于：DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍)你现在在家，有两个动作选择：打游戏和读书。如果选择打游戏的话，你就跑到了网吧，选择读书的话，就坐在了书桌面前
深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-
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
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我将文章发表在了古月居，
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2022-10-21 13:15:17
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文章目录 0 写在前面 1 推荐书籍 2 入门简介 2.1 机器学习 2.1 RL的特点 2.3 实例 3 rewards 3.1 奖励假设 3.2 举例 4 Sequential Decision Making(序列决策制定) 4.1 两个基本问题 4.1.1 强化学习 4.1.2 规划 5 智能
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2020-03-04 12:26:00
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