强化学习Q-Learining介绍学术文档下载

PIPI_333 2018-06-08 03:38:51
Q-learning 文献资料

CHRISTOPHER J.C.H. WATKINS
25b Framfield Road, Highbury, London N5 IUU, England
PETER DAYAN
Centre for Cognitive Science, University of Edinburgh, 2 Buccleuch Place, Edinburgh EH8 9EH, Scotland
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强化学习Q-learning（超详解）
在学习强化学习的过程中，Q-learning是我们必须掌握的基础算法，那么什么是Q-learning，它的原理又是什么呢？
强化学习之Q-learning简介
强化学习在alphago中大放异彩，本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手，然后针对state过多的问题引入q-network，最后通过两个例子加深对q-learning的理解。
强化学习-----DQN（Deep Q-network）
DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习和强化学习的算法，由DeepMind提出，用于解决离散动作空间下的马尔科夫决策过程（MDP）问题。它是首个成功将深度学习应用于解决强化学习任务的算法之一。DQN，即深度Q网络（Deep Q-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。那什么是Q-leaning？可以看上一篇文章Q-learning是一种经典的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）中的控制问题。
强化学习Q-Learning实现机器人走迷宫
首先有三部分代码：第一部分是绘制地图代码，第二部分是Q-Learning的代码，第三部分是运行代码 地图如下： 黄色圆形 : 机器人 红色方形 : 炸弹 [reward = -1] 绿色方形 : 宝藏 [reward = +1] 其他方格 : 平地 [reward = 0] 代码如下(env.py)： # -*- coding: UTF-8 -...
【强化学习】 Q-Learning
强化学习的过程是智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标 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，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r，所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。 ...
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