文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【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】蒙特卡洛法讲解及在冰湖问题中实战(图文解释 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【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】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)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python强化学习】利用与探索及强化学习算法分类讲解

利用与探索利用与探索(Exploitation & Exploration)是强化学习中非常重要的概念。利用是指从已知信息中得到最大回报。探索是指要开拓眼界、尽可能地发掘环境中更多的信息。人们在作选择时,经常会用到利用与探索的思想。比如,在选择饭店时,一般会利用自己的经验选择自己满意的饭店,以确保大概率得到理想的服务,但是也会偶尔探索一下新店,看看是否有更好的服务。常用两种策略来实现利用....

【Python强化学习】利用与探索及强化学习算法分类讲解
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解(图文解释)

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~马尔可夫决策过程如果系统的下一个状态s_t+1的概率分布只依赖于它的前一个状态s_t,而与更早的状态无关,则称该系统满足马尔可夫性。即对任意的时间t,对任意的状态s_t、s_t+1,均有下面的条件概率等式:P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s_t)马尔可夫性完全忽视了过往历史的影响,大大减少了系统建模的复杂度和计算量,是常用的建模简化假定....

【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解(图文解释)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【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....

【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)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

深度强化学习之gym扫地机器人环境的搭建(持续更新算法,附源码,python实现)

想要源码可以点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱本次利用gym搭建一个扫地机器人环境,描述如下:在一个5×5的扫地机器人环境中,有一个垃圾和一个充电桩,到达[5,4]即图标19处机器人捡到垃圾,并结束游戏。同时获得+3的奖赏。左下角[1,1]处有一个充电桩,机器人到达充电桩可以充电且不再行走,获得+1的奖赏。环境中间[3,3]处有一个障碍物,机器人无法通过。扫地机器人具体流程如下1:每局游戏开始 机....

文章 2023-08-23 来自:开发者社区

《强化学习:原理与Python实战》——可曾听闻RLHF

前言: RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback,人类反馈强化学习)是一种基于强化学习的算法,通过结合人类专家的知识和经验来优化智能体的学习效果。它不仅考虑智能体的行为奖励,还融合了人类专家的反馈信息,从而使得模型能够更快地学习到有效的策略。相比传统的强化学习算法,RLHF具有加速训练过程、提高模型性能和增强可解释性的优势。通过探索阶段和反馈....

《强化学习:原理与Python实战》——可曾听闻RLHF
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

支持Python 3.10,OpenAI强化学习工具包Gym迎来史上最大更新

OpenAI 创建的 Gym 是开源的 Python 库,通过提供一个用于在学习算法和环境之间通信的标准 API 以及一组符合该 API 的标准环境,来开发和比较强化学习(DL)算法。自推出以来,Gym 的 API 已经成为了领域标准。目前,在 Gym 的项目主页,Star 量已经达到了 26.6k。项目地址:https://github.com/openai/gym近日,Gym 迎来了迄今为止....

支持Python 3.10,OpenAI强化学习工具包Gym迎来史上最大更新
文章 2023-04-23 来自:开发者社区

【莫烦Python强化学习笔记】Q Learning

决策过程s(state)——状态a(action)——动作r(reward)——奖励根据每个状态下的动作得到的奖励值,列出Q表。如下图中,在s1状态下,动作a1的奖励值为-2,动作a2的奖励值为1,-2<1,我们选择回馈较高的动作a2;同理,在s2状态下,动作a1的奖励值为-4,动作a2的奖励值为2,-4<2,我们选择回馈较高的动作a2.Q表更新原则:γ——衰减值α——学习效率在状态....

【莫烦Python强化学习笔记】Q Learning
文章 2023-02-17 来自:开发者社区

python实现Q Learning强化学习(完整代码)

完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87390631由于现实世界中并不能获取全部的state以及全部的action,因此值迭代方法在很多问题上还是会有局限性。这时用到的就是Q Learning方法了,对于上述两个问题他会这样解决:计算的时候不会遍历所有的格子,只管当前状态,当前格子的reward 值不会计算所有action的r....

python实现Q Learning强化学习(完整代码)

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

Python学习站

Python学习资料大全,包含Python编程学习、实战案例分享、开发者必知词条等内容。

+关注
相关镜像