- 强化学习是一种无教师学习。
理解:系统有学习器和环境两个模块,分时进行学习,在t=i时,向学习器输入xi,选择动作ai可以获得一个ri。此时系统所要选择的是当输入xi时使得ri
最大的动作ai。选择xi的行为便称为策略。 - Q-learning算法的优点:不需要对所处的动态环境建模,所以耗费时间少,能在Agent与环境交互时在线使用。
运行机制: - TFT算法:即针锋相对算法,其基本策略就是以对手上一步的行动为当前行动。
理解:共四种状态,每种状态有两种可以选择的动作,所以共8种Q值。
理解:共四种状态,每种状态有两种可以选择的动作,所以共8种Q值。
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
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
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】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
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