有谁见过这个嘛？ 3q

Crazy6.7 2023-12-08 08:55:29

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CSDN-Ada助手 2023-12-08

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benq3358 2023-12-08

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沒有ㄟ看看齁

今日与大家分享的是一群超级Q萌的字母宝宝们，看到它们的那一刻小编的心都被萌化了，这么具有趣味性的字母设计你肯定没见过，让小编上图为证。注：以上图片作品来源于behance 各位射鸡丝宝宝们，有没有被字母宝宝们萌晕呢，下面小编也特意整理了几款可爱的萌萌的字体推荐给大家。 1.Proxima Soft Cond Black ...

1 Q-Learning算法简介 1.1 行为准则我们做很多事情都有自己的行为准则，比如小时候爸妈常说：不写完作业就不准看电视。所以我们在写作业这种状态下，写的好的行为就是继续写作业，知道写完他，我们还可以得到奖励。不好的行为就是没写完就跑去看电视了，被爸妈发现，后果很严重。小时候这种事情做多了，也就变成我们不可磨灭的记忆。这和我们提到的Q-Learning有什么关系呢？原来Q-Learning也是一个决策过程，和小时候的这种情况差不多。我们举例说明。假设现在我们处于写作业的状态，而且我们以前没有尝试过

目录深度强化学习目录简介 DQN(Deep Q-Network)，顾名思义，就是将Q-learning与深度学习相结合。具体点讲，就是把Q-learning中估算Q值函数的模型应用为神经网络，一般我们用的是三层CNN结构。 DQN在实际操作中会遇到一个问题，就是过度高估（over-estimate）Q值函数。于是我们使用Double DQN来缓解这个问题。 Double DQN 什么叫过度高估Q值函数？举个例子，我们用DQN玩游戏，在状态s的时候训练得到的Q值是100，而实际玩了一盘下来发现远不到100

传统的强化学习算法会使用表格的形式存储状态价值函数 V(s)V(s)V(s) 或动作价值函数 Q(s,a)Q(s, a)Q(s,a) ，但是这样的方法存在很大的局限性。例如，现实中的强化学习任务所面临的状态空间往往是连续的，存在无穷多个状态，在这种情况下，就不能再使用表格对价值函数进行存储。价值函数近似利用函数直接拟合状态价值函数或动作价值函数，降低了对存储空间的要求，有效地解决了这个问题。Qϕ(s,a)≈Qπ(s,a) Q_\phi(\boldsymbol{s}, \boldsymbol{a}) \

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