摘要: 第 7 章 DQN 算法 7.1 简介 在第 5 章讲解的 Q-learning 算法中,我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作\(Q\)值的表格。表格中的每一个动作价值\(Q(s,a)\)表示在状态\(s\)下选择动作\(a\)然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而,这种用表格 阅读全文
posted @ 2024-03-04 18:06 jasonzhangxianrong 阅读(1164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第 6 章 Dyna-Q 算法 6.1 简介 在强化学习中,“模型”通常指与智能体交互的环境模型,即对环境的状态转移概率和奖励函数进行建模。根据是否具有环境模型,强化学习算法分为两种:基于模型的强化学习(model-based reinforcement learning)和无模型的强化学习(mod 阅读全文
posted @ 2024-03-04 17:24 jasonzhangxianrong 阅读(205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、强化学习介绍 强化学习是指智能体通过与环境进行交互,不断的通过试错,以获得更大的累计奖励为目的,得到更好的策略。强化学习的学习路线比较陡峭,因为涉及到的数学知识更多一些,需要概率论、随机过程的知识。这里通过我自己的一些学习经验以及看过的一些资料,整理了一条逐渐深入的学习路线,可以大幅度提高学习效 阅读全文
posted @ 2024-03-04 16:24 jasonzhangxianrong 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑