https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling96a-html/node25.html https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling9
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2017-09-30 17:29:00
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一、Q-Learning:例子：https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350http://ml.cs.tsinghua.edu.cn:5000/demos/flappybird/以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表，也可以是一个神经网络。其中最重要的公式是：其中1-alpha是
原创
2022-07-15 21:16:58
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Q-Learning什么是 Q-learning？强化学习中的一种 values-based 算法，最终应是会学出一个收敛的表格 Q-Table。
原创
2021-08-02 15:14:13
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文章目录行为准则QLearning 决策QLearning 更新QLearning整体算法QLearning 中的 Gamma参考行为准则我们做事情都会有自己的一个行为准则，比如
原创
2022-06-27 17:08:33
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1、算法： 整个算法就是一直不断更新 Q table 里的值, 然后再根据新的值来判断要在某个 state
原创
2023-06-25 07:21:43
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算法流程图 Q-learning SARSA 对比：Q-learning算法根据当前状态 S 选择执行一个动作A，执行后观测执行后的奖励和转移到的状态S1。在状态S1下计算采取哪个a可以获得最大的Q值，并没有真的采取这个a。Q-learning选择到新状态之后能够得到的最大的Q值来更新当前的Q值。 ...
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2021-10-18 20:12:00
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Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法，是以QTable表格形式体现，在学习中遇到的任何操作存入QTable中，根据之前的学习选择当前最优操作。Q-Learning的QTable标签更新公式：Q-Learning的计算步骤:1.判断在当前位置可以有几种操作；2.根据当前位置允许的操作选择一个操作；3.根据选择的操作进行奖赏；4.修改当前行为的本次操作
原创
2022-03-11 16:44:52
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处于一个特定的游戏状态或采取一个行动的未来奖励是不难估计的，难的是你的行动对环境的影响可能是不确定的，这也意味着你得到的奖励也是不确定的。
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2022-10-21 16:25:53
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import pygame import numpy as np import random import sys # 定义迷宫环境 class Maze: def __init__(self): self.size = 10 self.maze = np.zeros((self.size, sel
原创
2024-05-21 12:44:34
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实例：（Flappy Bird Q-learning） 问题分析 让小鸟学习怎么飞是一个强化学习（reinforcement learning）的过程，强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。智能体（Agent，在这里就是指我们聪明的小鸟）需要根据当前状
原创
2021-11-26 09:06:58
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强化学习之Q-Learning - 知乎5分钟读懂强化学习之Q-learning通过 Q-learning 深入理解强化学习
原创
2022-06-10 08:29:56
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1. 引言本文为最近学习的强化学习Q-learning的学习笔记，主要用于总结和日常记录，本文主要讲解相应的必备入门知识。闲话少说，我们直接开始吧！2. 概念我们小时候都经历过以下情形：我们做错了某年事，受到了惩罚，我们学习后，在遇到类似的状况，我们将不会再犯错。同样，许多时候，做的好的行为会得到相应奖励回报，这将鼓励我们在更多的场合重复这些行为。类似地，强化学习agent将根据策略采取某些行动a
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2023-06-04 10:46:19
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Q-Learning 介绍Q-Learning 是一种无模型的强化学习算法，旨在通过与环境的交互来学习最优策略。它通过估计每个状态-动作对的价值（即 Q 值）来实现这一点，从而帮助智能体选择最优的动作以最大化累积奖励。主要特点无模型：Q-Learning 不需要对环境的模型进行建模，智能体通过探索环境来学习。离线学习：可以使用历史数据进行学习，不必在每个时间步都与环境交互。探索与利用：采用探索（尝
1. 引言前篇文章介绍了强化学习系统红的基本概念和重要组成部分，并解释了Q-learning算法相关的理论知识。本文的目标是在Python3中实现该算法，并将其应用于实际的实验中。
闲话少说，我们直接开始吧！2. Taxi-v3 Env为了使本文具有实际具体的意义，特意选择了一个简单而基本的环境，可以让大家充分欣赏Q-learning算法的优雅。我们选择的环境是OpenAI Gym的Taxi-v3
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2023-06-10 18:17:54
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本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译，共分两部分，第一部分为中文翻译，第二部分为英文原文。翻译时为方便读者理解，有些地方采用了意译的方式，此外，原文中有几处笔误，在翻译时已进行了更正。这篇教程通俗易懂，是一份很不错的学习理解 Q-learning 算法工作原理的材料。 &
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2022-09-19 11:09:48
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一、强化学习基础强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要分支，其核心思想是通过与环境的交互学习最优策略。与监督学习不同，强化学习不需要预先准备好的输入-输出对，而是通过试错机制获得奖励信号来指导学习。1.1 核心概念• 智能体（Agent）：学习的执行者
• 环境（Environment）：智能体交互的对象
• 状态（State）：环境的当前情况
• 动作（Ac
