摘要：
第 7 章 DQN 算法 7.1 简介 在第 5 章讲解的 Q-learning 算法中，a56爆大奖在线娱乐们以矩阵的方式建立了一张存储a56爆大奖在线娱乐状态下所有动作\(Q\)值的表格。表格中的每一个动作价值\(Q(s,a)\)a56爆大奖在线娱乐在状态\(s\)下选择动作\(a\)然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而，这种用表格 阅读全文
摘要：
第 6 章 Dyna-Q 算法 6.1 简介 在强化学习中，“模型”通常指与智能体交互的环境模型，即对环境的状态转移概率和奖励函数进行建模。根据是否具有环境模型，强化学习算法分为两种：基于模型的强化学习（model-based reinforcement learning）和无模型的强化学习（mod 阅读全文
摘要：
1、强化学习介绍 强化学习是指智能体通过与环境进行交互，不断的通过试错，以获得更大的累计奖励为目的，得到更好的策略。强化学习的学习路线比较陡峭，因为涉及到的数学知识更多一些，需要概率论、随机过程的知识。这里通过a56爆大奖在线娱乐自己的一些学习经验以及看过的一些资料，整理了一条逐渐深入的学习路线，可以大幅度提高学习效 阅读全文