强化学习之Q-learning理解

最新推荐文章于 2025-04-07 23:08:45 发布
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本文介绍强化学习的基本概念，包括Q学习算法原理及其应用。通过实例演示如何使用Q学习解决简单的环境问题，并逐步过渡到更复杂的场景。
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强化学习：Q-Learning算法
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12-10 652
文章目录强化学习Q-Learning算法1. 问题及原因2. Estimator原理与思想（1）单估计器方法（Single Estimator）（2）双估计器方法（Double Estimator） 强化学习 论文发表在国际顶级期刊《Science》上，2016.3，透过自我对弈数以万计盘进行练习强化，AlphaGo在一场五番棋比赛中4:1击败顶尖职业棋手李世石。2016.12，Master(AlphaGo版本)开始出现于弈城围棋网和腾讯野狐围棋网，取得60连胜的成绩，以其空前的实力轰动了围棋界。Deep
强化学习和Q-Learning的综合研究
gongdiwudu的专栏
06-20 3146
在我今天的中等帖子中，我将教您如何实现 Q-Learning 算法。但在此之前，我将首先解释 Q-Learning 背后的想法及其局限性。请务必具备一些强化学习 (RL) 基础知识。否则，请查看我之前关于 RL 背后的直觉和关键数学的文章。
【强化学习】常用算法之一 “Q-learning”
Code_and516的博客
06-27 3489
Q-learning算法是一种基于强化学习的无模型学习方法，通过学习到目标系统的Q值函数来解决智能体在给定环境下的最优决策策略问题。Q-learning算法是基于后验策略方法，即学习出目标系统的价值函数Q之后，通过使用某种策略来最大化该价值函数，称之为后验策略。Q-learning算法是偏差-方差权衡的算法，在偏差较高的情况下可以在基于模型的强化学习中找到一个接近最优策略的解决方案。同时它也具有较高的收敛速度和广泛的适用性，因为其只需要存储一个值函数，不需要存储模型。
深度强化学习 - QLearning
01-30
Introduction of Q-Learning Tips of Q-Learning Q-Learning for Continuous Actions
强化学习：Q-Learning
qq_50086023的博客
12-29 699
Q-learning 是强化学习中一个很有名的算法。
强化学习-Q-Learning
Xiaoyu Mo
02-01 309
英文网站：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 英文网站原文在我的资源里，一个pdf文件。需要两个积分，我本来是不想要积分的，有人要是想看，并且知道怎么上传不要积分的资源的话，可以评论告诉我。
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基于python的强化学习算法Q-learning设计与实现
04-16
在本主题"基于python的强化学习算法Q-learning设计与实现"中，我们将深入探讨如何利用Python这一强大的开发语言来实现Q-learning算法。Python因其易读性、丰富的库支持和强大的科学计算能力，成为许多数据科学家和AI...
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强化学习算法-基于python的Q学习算法q-learning实现
06-02
Q学习是强化学习中的一种离策略、表格型的学习算法，尤其适用于有限状态空间和动作空间的问题。在这个项目中，我们将探讨如何在Python环境下实现Q学习算法。 首先，Python作为一门高级编程语言，拥有丰富的科学计算...
matlab实现强化学习路径规划研究及实现-强化学习-Q-learning-路径规划-AI控制-自动化控制-matlab
03-19
内容概要：本文聚焦于强化学习中的路径规划，深入研究并实现了基于Q-learning算法的路径规划系统。通过对强化学习基本原理和流程的理解，作者探讨了环境模型、状态-动作值函数、探索与利用、奖励机制和目标最大化等...
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通过Q-learning深入理解强化学习
02-24
本文来自于csdn，本文将带你学习经典强化学习算法Q-learning的相关知识，你将学到：（1）Q-learning的概念解释和算法详解；（2）通过Numpy实现Q-learning。故事案例：骑士和公主假设你是一名骑士，并且你需要拯救...
C# QLearning深度学习代码
12-06
用C#实现的Q_Learning深度学习代码。可以不断的训练，不断寻找测试各个最佳的路径点。可以扩大地图的大小。移动障碍的位置。
强化学习（Q-learning）
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dzcera的博客
01-22 3万+
强化学习RF简介 强化学习是机器学习中的一种重要类型，一个其中特工通过 执行操作并查看查询查询结果来学习如何在环境中表现行为。 机器学习算法可以分为3种：有监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），如下图所示： 有监督学习、无监督学习、强化学习具有不同的特点： 有监督学习是有一个label（标记）的，这个label告诉算法什么样的输入对应着什么样的输出，常见的算法是分类、回归等；
强化学习QLearning
Wandering的博客
05-02 826
强化学习QLearning 我是看 B站莫烦的是视频学习的. 主要公式 Q(s,a)⇐Q(s,a)+α[r+γmaxa′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a) \Leftarrow Q(s,a) + \alpha \left[ r + \gamma \text{max}_{a'}Q(s',a') - Q(s,a) \right]Q(s,a)⇐Q(s,a)+α[r+γmaxa′​Q(s′,a...
【强化学习】 Q-Learning
蓝色蛋黄包的博客
01-22 5102
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。 ...
强化学习--QLearning
wangaolong0427的博客
04-18 690
系列文章目录 强化学习 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(免模型学习) QLearning1.未记录学习心得总结 前言 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。 一、强化学习是什么？ 强化学习是智能体（Agent）以“试
强化学习中的Q-Learning
学习与分享人工智能技术
11-25 4357
本文详细介绍了Q-Learning的概念、原理以及python示例。
Q-learning（强化学习）
moqisaonianqiong的博客
05-14 2022
什么是强化学习 举一个很简单的例子，如果你养了一只宠物—旺财，旺财是一只刚出生的宠物（不一定是狗），啥也不知道，纯洁的像一张白纸。现在你想训练它达到一个目的，例如你想让旺财学猫叫。那么如果旺财“喵”了一声，你就给它最喜欢吃的骨头。如果它“旺”了一声，不仅没有骨头吃，还要严厉的惩罚。久而久之，旺财知道了，喵=骨头，汪=惩罚。 我们作为主人来模仿环境，例如以命令的形式给我们的旺财一个状态St。我们的旺财是接收状态的对象，随即采取类似喵或者汪的动作。旺财选择任一种动作的过程叫做决策。我们对旺财进行奖励或者惩罚称为
强化学习Q-Learning:DQN
最新发布
weixin_44966641的博客
04-07 804
本文我们先介绍了强化学习中的价值函数，然后介绍如何训练价值网络来拟合价值函数，以及 Q-learning/DQN 中如何不断地优化 policy，最后介绍了 Q-learning 在实际实现中常用的几个技巧。
【强化学习】01.Q-Learning
songxia928_928的博客
03-12 2024
Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法，借助Qsa来预估在给定状态s下采取动作a的期望回报。在更新时，Q-Learning 采用贪婪策略，即始终选取最大的Q值。
Python强化学习项目Q-Learning实践
标题“Q-Learning.zip”指向的文件说明这是一个与强化学习中的Q-Learning算法相关的Python工程文件。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，用于帮助智能体（agent）在环境中学习策略，以获得最大化的奖励。这种...
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