vmxhc1314的博客

        强化学习中有多种不同的方法，比如说比较知名的控制方法 Q learning，Policy Gradients，还有基于对环境的理解的 model-based RL 等等。了解强化学习中常用到的几种方法,以及他们的区别, 对我们根据特定问题选择方法时很有帮助。接下来我们通过分类的方式来了解他们的区别。        第一种分类方法可分为不理解环境（Model-Free RL）和理...

在跑python编程的增强学习代码时其编写环境中print('\r{}'.format(interaction), end='')代码出现 print('\r{}'.format(interaction), end='')                                         ^SyntaxError: invalid syntax错误，找了很多方法最终解决...

伪代码如下：Initialize Q(s,a) arbitrarilyRepeat (for each episode):    Initialize s    Repeat (for each step of episode):        Choose a from s using policy derived from Q (e.g.,-greedy)       ...

Sarsa的决策部分与Q-Learning一样，使用Q表形式，挑选值较大的动作施加在环境中来换取奖惩，但sarsa的更新方式不同。其更新准则如下： 同样, 在 时挑选一个带来最大潜在奖励的动作 a2继续写作业状态 s2。 此时, 如果是 Q learning, 首先会观看一下在 s2 上选取哪一个动作会带来最大的奖励, 但是在真正要做决定时, 却不一定会选取到那个带来最大奖励的动作, ...