根据OpenAI的代码注释Q_function 就是一个 输入observation 输出action 的模型
原创
2022-07-19 19:39:44
78阅读
https://www.freecodecamp.org/news/diving-deeper-into-reinforcement-learning-with-q-learning-c18d0db58efe/
原创
2022-09-19 10:36:49
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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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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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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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算法思想 Q-Learning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s，a），就是在某一个时刻的state状态下，采取动作a能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的reward奖赏， 所以算法的主要思想就是将state和action构建成一张Q_table表来存储Q ...
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2021-09-30 19:49:00
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本文作者：hhh5460问题情境一个2*2的迷宫，一个入口，一个出口，还有一个陷阱。如图（图片来源：https://jizhi.im/blog/post/intro_q_learning） 这是一个二维的问题，不过我们可以把这个降维，变为一维的问题。感谢：https://jizhi.im/blog/post/intro_q_learning。网上看了无数文章，无数代码，都不得要领！直到看
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2024-05-20 10:31:05
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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...
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2021-04-22 20:15:14
299阅读
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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作者：牛阿链接：https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 2017年06月05日更新，最近重写了一遍代码，Flappy Bird Q-learning
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2018-07-31 23:02:00
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abstract 证明了图像重建能用神经网络表示，具体地说，filtered back-projection（就是CT那个）能够被映射到深度神经网络结构。迭代重建直接用矩阵相乘效果不好，把back-projection层当作fixed function并把梯度当作投影操作更有效。这样就可以找到一个数 ...
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2021-10-08 20:09:00
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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
489阅读
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设想自己从First Principle来设计一个搜索排序的（深度学习）模型，核心还是在于有个打分，也就是每次输入模型一个...
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2022-07-19 11:47:23
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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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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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