# 强化学习教程：用Java实现基础的Q学习
## 引言
强化学习是一种机器学习框架，允许代理（Agent）通过与环境交互来学习如何做出决策。它的核心在于通过奖励信号来引导学习。这篇文章将详细介绍强化学习中的Q学习算法，并展示如何用Java实现一个简单的Q学习示例。
## Q学习简介
Q学习（Q-Learning）是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数来帮助代理选择最佳动作。
前几天发了一篇文章《Java编程能力强化——狼羊过河问题》，有朋友指出了一些问题，这些问题有：1、没有采用面向对象的思想，没有定义自己的类，好像与Java无关，像是C语言的编程思维。2、没有给出代码的思路。3、对是否能够提高Java编程能力表示怀疑。本文首先对第一个问题进行解释，然后给出这一类问题的通用的解决方案，然后对之前的狼羊过河代码进行分析，主要是对涉及的Java知识进行分析。第一，编程序就
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2023-10-12 20:54:11
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目录一、创建工作空间与功能包1.创建工作空间2.创建功能包二、话题编程1.创建发布者2.创建订阅者3.添加编译选项4.运行可执行程序三、服务编程1.创建服务器2.创建客户端3.添加编译选项4.运行可执行程序四、动作编程1.创建服务器2.创建客户端3.添加编译选项4.运行可执行程序五、Rviz工具1.打开摄像头2.Rviz摄像头显示相关包安装 实验目的： 1.练习话题通信、服务通信编程代码示例；
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2024-07-09 18:58:08
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强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。如图1.1 所示，强化学习由两部分组成：智能体和环境。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状
原创
2022-04-15 14:33:01
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在“手写数字识别”案例的快速入门中，我们调用飞桨提供的API（paddle.dataset.mnist）加载MNIST数据集。但在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，需要编写适合当前任务的数据处理程序。但是编写自定义的数据加载函数，一般会涉及以下四个部分：数据读取与数据集划分定义数据读取器校验数据的有效性异步数据读取在数据读取与处理前，首先要
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2024-02-29 16:09:32
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)自编码 (Autoencoder)DQN 强化学习目录Pytorch教程目录什么是 DQN强化学习与神经网络神经网络的作用更新神经网络DQN 两大利器DQN 强化学习模块导入和参数设置神经网
原创
2021-07-09 14:53:59
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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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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
1. 将String字符串放在最前面为了防止偶发性的NullPointerException 异常，我们通常将String放置在equals()函数的左边来实现字符串比较，如下代码： 1 // Bad
2 if (variable.equals("literal")) { ... }
3 // Good
4 if 这是随便用脑子想想就可以做的事，从Bad版本的代码改写表达式到Good版本的代码
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2024-02-04 07:45:08
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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
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
355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
原创
2024-02-22 11:43:04
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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
624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
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目录简介离线学习在线学习在线学习算法的分类在线学习算法的优化对比总结参考文献 简介机器学习领域中，可将机器学习算法分为在线学习和离线学习。需要根据数据选择不同的线性可分和线性不可分的核函数。离线学习离线学习也通常称为批学习，是指对独立数据进行训练，将训练所得的模型用于预测任务中。将全部数据放入模型中进行计算，一旦出现需要变更的部分，只能通过再训练(retraining)的方式，这将花费更长的时间
以下为学习《强化学习：原理与python实现》这本书的笔记。在之前学习到的强度学习方法中，每次更新价值函数只更新某个状态动作对的价值估计。但是有些情况下状态动作对的数量非常大，不可能对所有的状态动作对逐一更新。函数近似方法用参数化的模型来近似整个状态价值函数，并在每次学习时更新整个函数，这样，对于没有被访问过的状态动作对的价值估计也能得到更新。函数近似方法采用一个参数为w的函数来近似动作价值。函数
贡献者来自中科院、清华、北大3位男神。
原创
2023-08-22 13:33:15
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文章目录教程特点阅读条件Pygame是什么扩展知识Pygame下载和安装1) pip包管理器安装2) 二进制安装包安装第一个Pygame程序初始化程序创建Surface对象事件监听游戏循环Pygame Display显示模块详解Pygame Surface创建图像Pygame Transform图像变形Pygame Time时间控制详解1) 游戏暂停2) 设置游戏FPSPygame Rect区域
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2024-08-11 09:35:43
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文章目录1. cve-2021-2109 RCE1.1 原理1.2 登陆后利用1. 先用JNDIExploit启一个监听2. 抓包1.3 配合CVE-2020-14882任意用户登录漏洞利用1. 抓包并发送到repeter2. CVE-2020-14882+CVE-2020-148832.1 利用方式12.2 利用方式23. CVE-2018-28943.1 利用4. CVE-2014-4210
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
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2021-09-23 04:02:53
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