用Python走迷宫|Q-Learning|强化学习
Q-Learning走迷宫上文中我们了解了Q-Learning算法的思想,基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo,本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。原理简述我们先从一个比较高端的例子说起,AlphaGo大家都听说过,其实在AlphaGo的训练过程中就使用了Q-Learning的思想,对于机器下错棋和下对棋的时候给予一定的惩罚和奖励,当经过无数次的训练之后,....

Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋
Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法,近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning,但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单,但我们将看到它能产生非常好的效果。要理解本教程,不必有任何关于强化学习的知识,但最好有一定的微积分和线性代数基础。首先,我们将通过一些必要的背景知识来....

【RL工具类】强化学习常用函数工具类(Python代码)
@[toc]一、注意事项设置中文字体,注意需要根据自己电脑情况更改字体路径,否则可能会报错二、代码# -*-coding:utf-8-*- import os import numpy as np from pathlib import Path import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import r.....
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....
带你读《强化学习:原理与Python实现》之三:有模型数值迭代
点击查看第一章点击查看第二章 第3章 有模型数值迭代在实际问题中,直接求解Bellman期望方程和Bellman最优方程往往有困难。其中的一大困难在于直接求解Bellman方程需要极多的计算资源。本章在假设动力系统完全已知的情况下,用迭代的数值方法来求解Bellman方程,得到价值函数与最优策略。由于有模型迭代并没有从数据里学习,所以一般不认为是一种机器学习或强化学习方法。 3.1 度量空间与压....
带你读《强化学习:原理与Python实现》之二:Markov决策过程
点击查看第一章点击查看第三章 第2章 Markov决策过程本章介绍强化学习最经典、最重要的数学模型—Markov决策过程(Markov Decision Process,MDP)。首先我们从离散时间智能体/环境接口引入Markov决策过程的定义,然后介绍在求解Markov决策过程时会用到的重要性质,最后介绍一种求解Markov决策过程最优策略的方法。 2.1 Markov决策过程模型 在智能体/....
带你读《强化学习:原理与Python实现》之一:初识强化学习
智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章强化学习:原理与Python实现 肖智清 著 第1章 初识强化学习强化学习(Reinforcement Learning,简称RL,又译为“增强学习”)这一名词来源于行为心理学,表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如,我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪,或者使我免遭处罚,那么我在以后的工作中会更多采.....
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