论文地址:
https://people.cs.umass.edu/~barto/courses/cs687/Sutton-Precup-Singh-AIJ99.pdf
分层强化学习算法options的原论文中的定义:
wx62830f4b679a4 ©著作权
文章标签 强化学习 文章分类 JavaScript 前端开发
论文地址:
https://people.cs.umass.edu/~barto/courses/cs687/Sutton-Precup-Singh-AIJ99.pdf
分层强化学习算法options的原论文中的定义:
链接
来源:深入浅出强化学习:原理入门
1&sn=ed3882e91fccd92d47573de5a97e96c4&a...
DQN算法,英文名为Deep Q Network,被称为深度Q网络,其将深度神经网络结合了Q-learning。传统的Q-learning使用表
Q-Learning 有一个 Q 值(评论家),一个行为的 Q 值越高,表示该行为能带来的奖励越多,越应该被选择
一、基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法。 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray
举报文章
请选择举报类型
补充说明
0/200
上传截图
格式支持JPEG/PNG/JPG,图片不超过1.9M