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一、代码如下： import random import gym import numpy as np import collections from tqdm import tqdm import torch import torch.nn.functional as F import matpl 阅读全文
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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
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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
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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
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一、单步sarsa import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tqdm import tqdm # tqdm是显示循环进度条的库 class CliffWalkingEnv: def __init__(self, ncol, nr 阅读全文
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第 5 章 时序差分算法 5.1 简介 第 4 章介绍的动态规划算法要求马尔可夫决策过程是已知的，即要求与智能体交互的环境是完全已知的（例如迷宫或者给定规则的网格世界）。在此条件下，智能体其实并不需要和环境真正交互来采样数据，直接用动态规划算法就可以解出最优价值或策略。这就好比对于有监督学习任务，如 阅读全文
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一、策略迭代 import copy class CliffWalkingEnv: """ 悬崖漫步环境""" def __init__(self, ncol=12, nrow=4): self.ncol = ncol # 定义网格世界的列 self.nrow = nrow # 定义网格世界的行 # 阅读全文
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第 4 章 动态规划算法 4.1 简介 动态规划（dynamic programming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决 阅读全文
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Typora是一款优秀的Markdown编辑器,它可以让你轻松编写出精美的文档。但是,Typora不再免费,必须付费才能继续使用。那么,是否有办法可以激活Typora呢?答案是肯定的。a56爆大奖在线娱乐将为您介绍三种激活方法,让您可以继续使用Typora。 方法一：使用免费旧版本,修改注册表延长试用（操作难度较高 阅读全文
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一、greedy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class BernoulliBandit: """ 伯努利多臂老胡机,输入Ka56爆大奖在线娱乐拉杆个数 """ def __init__(self, K): self.probs = np.r 阅读全文