# PyTorch 强化学习实例
## 介绍
强化学习是机器学习中的一个重要分支，它通过强化学习算法使得智能体能够在与环境交互的过程中获得最大化的累积奖励。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它提供了强大的计算能力和灵活的模型构建工具，非常适合用于强化学习的实现。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个经典的强化学习算法：深度 Q 网络（Deep Q Network, DQN）。
原创
2023-08-01 02:41:23
170阅读
习题1看代码写结果v1 = [1, 2, 3, 4, 5]
v2 = [v1, v1, v1]
v1.append(6)
print(v1)
print(v2)结果:
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
[[1, 2, 3, 4, 5, 6], [1, 2, 3, 4, 5, 6], [1, 2, 3, 4, 5, 6]]v1是可变类型list，在追加一个数据的同时，v1的地址不变。
只是值变
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
3433阅读
点赞
1评论
问题假设我们在一个建筑物中有5个房间，这些房间通过门相连，如下图所示。我们将每个房间编号为0到4。可以将建筑物的外部视为一个大房间（5）。请注意，门1和4从房间5（外部）通向建筑物。我们可以在图表上表示房间，每个房间作为节点，每个门作为链接。对于此示例，我们想在任何房间放置一个代理，然后从该房间进入建筑物外（这将是我们的目标房间）。换句话说，目标房间是5号。要将此房间设置为目标，我们会将...
原创
2021-04-22 20:15:14
278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
564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
转载
2022-07-29 09:09:25
1173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
# 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
# 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】⚠️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
937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
2021-09-23 04:02:53
202阅读
OPT小讲堂之SciSmart智能视觉软件系列培训课程已推出七个课时。这个系列自推出以来，受到很多机器视觉专家、从业者的青睐。本次推出的案例从图像增强模块入手，以实际应用验证SciSmart智能视觉软件的稳定与易用。 图像增强的应用场景举例● 成像背景复杂、产品表面干扰大● 成像不稳定，感兴趣区域不明显，误判、漏判风险高● 图像数据量大，处理效率低● 产品规格过大，无法用相机一次完成整个
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
转载
2018-05-02 11:08:53
10000+阅读
点赞
python学习手册(第4版)-第8部分第八部分高级话题第36章Unicode和字节字符串在本书的核心类型部分关于字符串的一章中 (第 章)，我有意地限制了大多数7 P y t h o n程序员需要了解的字符串话题的子集的范围。因为大多数程序员只是处理像A S C I I这样的文本的简单形式，他们快乐地使用着Python 的基本的 字符串类型及其相关的操作，str并且不需要掌握更加高级的字符串概念
