热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • Sarsa
    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Qlearning,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,...
    2018-08-27 10:31:18
    阅读量:494
    评论:0
  • 教学链接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/3-1-A-sarsa/学习该算法之前,需要先了解Q-learning,与之进行比较,Q-learning教程:http://blog.csdn.net/winycg/article/details/79255960比较一下Q-le...
    2018-02-18 19:27:19
    阅读量:1173
    评论:0
  • 在强化学习实践四中我们编写了一个简单的个体(Agent)类,并在此基础上实现了SARSA(0)算法。本篇将主要讲解SARSA(λ)算法的实现,由于前向认识的SARSA(λ)算法实际很少用到,我们将只实现基于反向认识的SARSA(λ)算法,本文后续如未特别交代,均指的是基于反向认识的SARSA(λ)。SARSA(λ)算法的实现该算法的流程图如下:其特点是需要额外维护一张E表,来衡量一...
    2019-01-23 11:34:34
    阅读量:302
    评论:0
  • SARSASARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常使用在机器学习领域的增强学习上。一篇技术文章介绍了这个算法并且在注脚处提到了SARSA这个别名。State-Action-Reward-State-Action这个名称清楚地反应了其学习更新函数依赖的5个值,分别是当前状态S1,当前状态选中的动作A1,获得的奖励Rew
    2017-08-16 22:01:12
    阅读量:1569
    评论:0
  • Sarsa-lambda是Sarsa算法的一种提速的方法。如果说Sarsa和Qlearning都是每次获取到reward,只更新获取到reward的前一步.那Sarsa-lambda就是更新获取到reward的前lambda步.lambda是在[0,1]之间取值,如果lambda=0,Sarsa-lambda就是Sarsa,只更新获取到...
    2018-11-05 09:40:40
    阅读量:418
    评论:0
  • 【注】我也是刚刚接触强化学习的内容,对这部分理解不是很透彻,代码写的可能也会有不对或不完善的地方,还请各位批评指正。这个问题是个作业,这是我自己编的代码,老师提供的答案出来后再更。【问题描述】图中S为起点,G为终点,每次能前、后、左、右、左前、左后、右前、右后移动。当到达第4-9列的某一列时,会在某一状态的基础上向上被吹一格。如某一时刻到达了第4行第4列,则会被吹到第3行第4列。在
    2016-11-29 09:07:12
    阅读量:5661
    评论:5
  • Q例子参考自: http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/27649323Qlearning选则策略:1、E-greedyintgetNextActionE_Greedy(intstate){ intselectAction=-1; booleanrandom=false;
    2016-10-03 21:32:23
    阅读量:2076
    评论:0
  • 本文给出基于蒙特卡洛的强化学习方法(随机策略计算状态值函数)和基于蒙特卡洛的强化学习方法(ε−greedy策略计算状态行为值函数)两种方法的编程实现。问题模型是迷宫问题。基于蒙特卡洛的强化学习方法(随机策略计算状态值函数)#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#importgymimportrandom#import...
    2018-06-11 16:14:26
    阅读量:1137
    评论:1
  • 问题描述与项目流程1.问题描述在该项目中,你将使用强化学习算法(本文使用的Q-Learning),实现一个自动走迷宫的机器人。如上图所示,机器人初始位置在地图左上角。在我们的迷宫中,有墙壁(黑色方块)、炸弹(黄色圆块)及终点(绿色方块)。机器人要尽可能避开陷阱,并且拿到黄金后,以最少的步子到达终点。机器人可执行的动作包括:向左走L、向右走R、向上走U、向下走D。执行不...
    2019-05-29 17:02:15
    阅读量:354
    评论:0