深入理解Q-learning强化学习

最新推荐文章于 2025-07-24 14:44:51 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： Q-learning 强化学习
本文是一篇被读者高度评价的文章，感谢作者的无私分享，内容涵盖了深入的技术解析和实用的行业见解，对于广大读者而言，这是一份宝贵的学习资源。

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Q学习（Q-Learning）
weixin_43156294的博客
05-30 2827
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。
基于gym的q-learning强化学习实践
07-18
通过这样的实践，你可以深入理解Q-learning的工作原理，以及如何将强化学习应用于解决实际问题。Gym库提供了丰富的环境，可以用来扩展你的学习，如Atari游戏、机器人控制等，进一步提升你的强化学习技能。
Q-learning
guan18883287586的博客
04-26 1076
学习增强学习有段时间了，也接触了Ｑ－learning了。但对此理解不是很透彻，知道看到头条文章对一篇ｐｏｓｔ翻译文才对此有了较深的理解，特此copy，望见谅。目录：故事案例Ｑ-table简介Q-learning 算法：学习动作值函数（action value function）Q-learning 算法流程Q-learning 算法的伪代码故事案例：骑士和公主假设你是一名骑士，并且你需要拯救上面的...
强化学习入门二（Q-Learning）
最新发布
weixin_39699362的博客
07-24 744
Q-Learning是强化学习中最经典的无模型（model-free）算法之一，核心思想是通过学习"状态-动作价值函数"（即Q函数）来指导智能体的决策。它不需要对环境建模，直接从与环境的交互经验中学习最优策略。在实际复杂的机器人控制任务中，通常会使用Q-Learning的扩展算法，如Deep Q-Network (DQN)，它用神经网络替代Q表，能够处理高维状态空间。让我们以机器人在迷宫中寻找目标为例，具体说明Q-Learning的应用。：实现Q-Learning算法。
Q-Learning
帅帅气气的黑猫警长
09-16 2万+
Q-learning原理即代码实现
从Q_Learning看强化学习
BBJG_001的博客
03-10 2273
原文地址 Q值 Q值是一个与状态s和动作a相关的值，表示的意义为在状态s下选择动作a的程度，但应该注意它不同于强化学习中的回报R，回报是局部的，只在当下的状态上，相当于到达了某个成就点？Q值是全局性的，当下的Q值受到后续所有Q值的影响。两者之间存在着正的相关关系，选择Q值最大的动作，获得的总回报是最大的。 下面是Q-Learning更新的两种表示方式，它们是等价的 从1式中可以看出，Q是跟...
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...
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...
q_learn_Qlearning_Q-learning_q-学习_强化学习_q学习
09-11
通过分析和理解这段代码，我们可以深入学习Q-learning的实战应用，并为其他强化学习问题提供参考。 总的来说，Q-learning是一种强大的强化学习算法，它无需知道环境的具体动态模型，仅依赖于与环境的交互来学习最优...
Q学习算法（Q-learning）
04-18
讲述Q学习算法基本原理，并通过几个小例子初步了解q学习算法应用。
Q-Learning的一个简单的教程
weaponwang的专栏
03-10 1万+
阅读的文献中涉及到了Q-learning，是与机器学习有关的，虽然与自己方向并不相关。但作为一种思想值得学习。故翻译如下，不当之处，恳请批评指正！ 原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 这篇教程通过一个简单而且好理解的数字例子来介绍Q-Learning的概念。这个例子描述了一个Agent是如何通过无监
Q Learning
leetteel
10-19 348
import numpy as np import random R = np.ones((12,12)) R = R*-1 R[0,3]=R[3,0]=0 R[1,2]=R[2,1]=0 R[2,5]=R[5,2]=0 R[6,7]=R[7,6]=0 R[3,6]=R[6,3]=0 R[3,4]=R[4,3]=0 R[1,4]=R[4,1]=0 R[7,4]=R[4,7]=0 R[5,8]=R[8,5]=0 R[8,9]=R[9,8]=0 R[9,10]=R[10,9]=0 R[10,11]=R[11.
Q-learning（强化学习）
moqisaonianqiong的博客
05-14 1979
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）
热门推荐
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；
使用Q-learning强化学习算法解决迷宫问题
标题“Q_Learning_maze.rar...通过分析和运行这些文件，开发者可以更深入地理解Q-learning算法的实现和在实际问题上的应用。这对于研究强化学习、路径规划、智能决策以及人工智能领域中的各种探索性任务都非常有帮助。
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