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weixin_39821228 2023-11-17 15:30:16
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cliffwalk_reinforcementpython_
用强化学习算法，使智能体与环境交互从而达到目标点
强化学习（2） Actor-Critic演员评论家（ A2C, Cliff Walking PlayGround）Pytorch实例
Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员(Actor)和评价家(Critic)。其中Actor使用的是策略函数，负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用的是价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。这一篇介绍在Policy Gradient中的Actor Critic Baseline, 也就是常说的A2C. 这一篇的实验环境还是使用Cliff Walking PlayGround, 使用Google Colab完成实验.
周博磊强化学习纲要(cliffwalk)q_learning与SARSA代码分析
Python基础，函数返回，zip()函数相关，列表与numpy，列表与for循环，if语句结合使用，Python中常见的axis解释，结合强化学习代码理解。
CliffWalking入门
悬崖行走问题是强化学习中一个经典的入门级问题。它描述了一个智能体从起点 S 到达目标 G 的网格世界环境，其中存在悬崖会让智能体掉落并重置到起点。智能体的目标是通过学习最优策略，尽可能减少到达目标所需的步数。Q-Learning 是一种常用的强化学习算法，用于解决 CliffWalking 问题。它使用 Q 表来存储每个状态-动作对的期望奖励。智能体会根据 Q 表来选择动作，并不断更新 Q 表以提高策略的性能。
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