发表评论取消回复
相关阅读
相关 深度强化学习(DRL 3) - 从Q-learning到Deep Q Network(DQN)
目录 [一、Q-learning][Q-learning] [二、Deep Q Network][Deep Q Network]
相关 人工智能-强化学习-算法:DQN(Deep Q-Learning Network)【Deep Learning Network + Q-Learning 】
> DQN(Deep Q-Learning Network)可谓是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的开山之作,是将深度学习与强化学
相关 Q-learning和Sarsa的区别
[Q-learning和Sarsa的区别][Q-learning_Sarsa] Q-learning是off-policy,而Sarsa是on-policy学习。 Q-le
相关 强化学习-Q-learning
QLearning是强化学习算法中value-based 的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境
相关 deep Q learning 里的 Q 的初步理解
根据OpenAI的代码注释: ![deepQ][] Q\_function 就是一个 输入observation 输出action 的模型 根据代码: ![dee
相关 强化学习Q - learning
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
相关 sarsa和q-learning区别
sarsa是on policy ![å±å¹å¿«ç§ 2016-01-06 ä¸å9.52.57.png-61kB][2016-01-06 _9.52.57.png-61k
相关 Q-learning理解、实现以及动态分配应用(三)
转载:[https://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8169226.html][https_www.cnblogs.com_yifdu25_p_8169
相关 Q-learning理解、实现以及动态分配应用(二)
1.2 K摇摆赌博机 首先我们考虑强化学习最简单的情形:仅考虑一步操作,即在状态x下只需执行一次动作a便能观察到奖赏结果。易知:欲最大化单步奖赏,我们需要知道每个动作带来
相关 Q-learning理解、实现以及动态分配应用(一)
强化学习的概念,通俗的讲,强化学习就是通过agent,也就是动作的发起者,对环境造成一个影响,环境接受该动作后状态发生变化,同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈给Agent,Ag
还没有评论,来说两句吧...