【Python强化学习】时序差分法Sarsa算法和Qlearning算法在冰湖问题中实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~时序差分算法时序差分法在一步采样之后就更新动作值函数Q(s,a)，而不是等轨迹的采样全部完成后再更新动作值函数。在时序差分法中，对轨迹中的当前步的(s,a)的累积折扣回报G，用立即回报和下一步的(s^′,a^′)的折扣动作值函数之和r+γQ(s^′,a^′)来计算，即：G=r+γQ(s^′,a^′)在递增计算动作值函数时，用一个[0,1]之间的步长α来....
【Python强化学习】蒙特卡洛法讲解及在冰湖问题中实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~随机性策略首先生成一个随机初始化的随机性策略def create_random_policy(env): pi = np.ones([env.observation_space.n, env.action_space.n]) # 用数组来存储策略 p = 1 / env.action_space.n return pi * p...
【Python强化学习】动态规划法中策略迭代和值迭代求解冰湖问题实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基于值函数优化策略的方法是先求得值函数，然后通过值函数来求得最优策略。相应地，该类算法的迭代过程可分为策略评估阶段和策略改进阶段。在策略评估阶段，算法基于当前策略来求得值函数；在策略改进阶段，算法利用当前值函数来更新策略。动态规划法1：策略迭代算法状态值函数V_π(s)可以看作动作值函数Q_π(s,a)在状态处于s时关于动作a的数学期望：π(a│s)是....
【Python强化学习】强化学习基本概念与冰湖问题实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~强化学习 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是学习主体（Agent）以“尝试”的方式探索世界、获取知识的学习机制。强化学习起源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。与前述的聚类、回归、分类和标注任务不同，强化学习面向的是所谓的序列决策（S....
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