摘要：
import random import gym import torch import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display env = gym.make("CartPole-v0" 阅读全文
摘要：
现在我们想在类似车杆的环境中得到动作价值函数，由于状态每一维度的值都是连续的，无法使用表格记录，因此一个常见的解决方法便是使用函数拟合（function approximation）的思想。由于神经网络具有强大的表达能力，因此我们可以用一个神经网络来表示函数。 import random impor 阅读全文
摘要：
基于Q-learning，加入数据反刍机制，更多地利用已有样本，温故而知新（离线学习） import numpy as np import random # 获取一个格子的状态 def get_state(row, col): if row!=3: return 'ground' if row == 阅读全文
摘要：
On-policy 和 Off-policy 差异，更新量方式不同 Q-learning是srasa的改进版，效果要更好更实用，从悬崖问题中看出，Q-learning智能体可以贴着悬崖达到目标点（而saras总是离悬崖最远走） 离线策略所需的训练数据并不一定是当前策略采样得到，离线策略算法能够重复使 阅读全文
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import numpy as np import random # 获取一个格子的状态 def get_state(row, col): if row != 3: return 'ground' if row == 3 and col == 0: return 'ground' if row == 阅读全文
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import numpy as np import random # 获取一个格子的状态 def get_state(row, col): if row!=3: return 'ground' if row == 3 and col == 11: return 'terminal' if row = 阅读全文
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import os import gym import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt env = gym.make('FrozenLake-v1', is_slippery=False, map_name='4x4', desc=[ 阅读全文
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# 获取一个格子的状态 def get_state(row, col): if row!=3: return 'ground' if row == 3 and col == 11: return 'terminal' if row == 3 and col == 0: return 'ground' 阅读全文
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# 获取一个格子的状态 def get_state(row, col): if row!=3: return 'ground' if row == 3 and col == 11: return 'terminal' if row == 3 and col == 0: return 'ground' 阅读全文
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import numpy as np # 状态转移概率矩阵 P = np.array([ [0.9, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.5, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.6, 0.0, 0.4], [0.0, 0.0 阅读全文