Q-learning

最新推荐文章于 2023-07-03 22:43:15 发布
最新推荐文章于 2023-07-03 22:43:15 发布
阅读量748 收藏
点赞数 1
毕业论文【1】——Q-Learning
weixin_42447161的博客
03-04 928
毕业论文选题是"强化学习在路径规划中的应用"，就在博客中记录一下研究历程吧。 先学的是强化学习的经典算法——Q-Learning 看了这么多博客介绍，对Q-Learning算法也有了一定的认知。 我从国外一学生的个人博客中，找到了一篇关于Q-Learning的介绍和推导，大概发布于2010年左右，读完他的博客，我豁然开朗。 这位作者确实有很强的计算机思想，他告诉我，Q-Learning本质上是一个带权有向图据权值随节点移动的问题，如此重要的强化学习算法，背后原理却是最简单的“图”问题，正是这一点让我
论文阅读--Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
hzlalb的博客
04-09 1679
在强化学习( RL )中有效地利用以前收集的大量数据集是大规模实际应用的关键挑战。离线RL算法承诺从先前收集的静态数据集中学习有效的策略，而无需进一步的交互。然而，在实际应用中，离线RL是一个主要的挑战，标准的离线RL方法可能会由于数据集和学习到的策略之间的分布偏移而导致的过高估计，特别是在复杂和多模态数据分布上的训练时。在本文中，我们提出了保守Q学习( CQL )，旨在通过学习一个保守的Q函数来解决这些限制，使得一个策略在这个Q函数下的期望值低于其真实值。
【论文阅读】强化学习-Other Directions for Combining Policy-Learning and Q-Learning专题4篇
Xixoqw的博客
11-12 3264
文章目录Combining Policy Gradient and Q-learning, O’Donoghue et al, 2016. Algorithm: PGQL.The Reactor: A Fast and Sample-Efficient Actor-Critic Agent for Reinforcement Learning, Gruslys et al, 2017. Algorithm: Reactor.Interpolated Policy Gradient: Merging On-P
Q-learning++ DQN系列论文小梳理
Xixoqw的博客
11-03 300
基本以DQN和Rainbow为核心画的图。 左边虚线框是DNN（DL，deeplearning）出现之前的强化学习算法和技巧。 分别对应到DQN一家的特定算法。还有一些其他算法没有被rainbow采用的就单独画在了下面的虚线框里。 ...
Q-learning_Q-learning_Q-Learningpython_DEMO_
10-01
在这个"Q-learning_Q-learning_Q-Learningpython_DEMO_"的项目中，我们将会探讨Q-learning的基本原理，以及如何用Python实现一个简单的DEMO。 首先，Q-learning的核心思想是构建一个Q表，它存储了在每个状态(s)执行...
Deep-Q-Learning-Deep-SARSA-LunarLander-v2:将深度强化学习算法Deep SARSA和Deep Q-Learning应用于OpenAI Gym的LunarLander-v2
03-19
深度SARSA和深度Q学习-LunarLander-v2 环境 在这个项目中，我试图从OpenAI体育馆解决Lunar Lander环境。这是一个二维环境，其目的是教导登月舱模块安全地着陆在固定在点（0,0）的着陆垫上。该代理具有3个推进器：一...
Q-Learning 源代码及注释(matlab).doc
01-28
Q-Learning是一种经典的强化学习算法，用于无模型环境下的决策制定。在这个案例中，我们通过一个王子寻找公主的游戏来理解Q-Learning的实现。游戏的环境是一个16x1的网格世界，王子可以进行上、下、左、右四个基本...
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...
基于强化学习Q-Learning方法实现机器人走迷宫源码.zip
最新发布
04-24
在本文中，我们将深入探讨如何使用强化学习中的Q-Learning算法来解决机器人走迷宫问题。这个主题涉及了机器学习、人工智能以及计算机编程等多个领域的知识。Q-Learning是一种基于值的强化学习算法，它允许智能体通过...
QLearning (v2).pdf
07-26
台湾李宏毅老师深度强化学习PPT，资源难得，有需要的可以学习学习
q learning 参数_Soft Q-Learning论文阅读笔记
weixin_39525255的博客
11-26 385
标题|作者Reinforcement Learning with Deep Energy-Based PoliciesTuomas Haarnoja, Haoran Tang, Pieter Abbeel, and Sergey LevineUC Berkeley阅读动机Soft Q-Learning是最近出现的一组最大熵(maximum entropy)框架的无模型深度学习中的代表作。事实上，最...
关于强化学习中Q-learning和DQN的原理以及在论文中应用
一个愚蠢的研究牲
02-14 1976
强化学习的基础知识的铺垫与q-learning、DQN和double DQN
增强学习（Q-learning）
JLOGAN
05-12 7815
本文转载自peghoty，翻译的通俗易懂，杰哥开心极了！！与大家分享一下~.~ 本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译，出处: http://blog.youkuaiyun.com/peghoty/article/details/9361915翻译时为方便读者理解，有些地方采用了意译的方式，此外，原文中有几处
【机器学习】Q-Learning详细介绍
热门推荐
qq_43774332的博客
06-07 1万+
Q-learning 是一种机器学习方法，它使模型能够通过采取正确的操作来迭代学习和改进。 Q-learning属于强化学习的算法
强化学习路径优化：基于Q-learning算法的机器人路径优化（MATLAB）
IT猿手
07-03 2844
Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下，选择动作a,通过环境的作用，形成新的状态s(t+1),并产生回报或惩罚r(t+1),通过式(1)更新Q表后，若Q(s,a)值变小，则表明机器人处于当前位置时选择该动作不是最优的，当下次机器人再次处于该位置或状态时，机器人能够避免再次选择该动作action. 重复相同的步骤，机器人与环境之间不停地交互，就会获得到大量的数据，直至Q表收敛。
RL强化学习——详解Q-learning和SARSA算法
Elon15的博客
08-28 1889
RL强化学习——详解Q-learning和SARSA算法
Python实现Q-Learning实例详解
Q-learning是一种无模型的强化学习算法，主要用于解决马尔科夫决策...- 标签“q-learning”提示了文件的内容与Q-learning算法相关，而“Q-Learning-in-Python-master”则是可能包含完整Q-learning实现代码的项目名称。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值