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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
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。
第十章 深度强化学习-Prioritized Replay DQN
获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！ 文章目录第十章 深度强化学习-Prioritized Replay DQN10.1 介绍-说明经验回放随机采样存在的问题10.2 优先级回放10.2.1 一个启发性的例子10.2.2 基于TD误差的优先级排序10.2.3 随机优先级10.2.4 降低偏差10.3 ATARI实验结果参考文献 第十章 深度强化学习-Prioritized Replay D...
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