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在文章強(qiáng)化學(xué)習(xí)與馬爾可夫決策中橄抹，介紹了使用馬爾可夫決策模型對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過(guò)程進(jìn)行建模，本篇文章將介紹基于這一模型而引出的一些強(qiáng)化學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法惕味。 ...

在文章基于Value的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中楼誓，介紹了Q-learning和SARSA兩種經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。在本篇文章中名挥，將介紹一下基于Policy的經(jīng)...

在上一篇文章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念 中疟羹，用大白話(huà)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一些基本概念，尤其是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本過(guò)程禀倔。在了解了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念之后榄融，在本篇文章...

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)分支，通過(guò)不斷的與環(huán)境交互救湖，不斷的積累經(jīng)驗(yàn)愧杯，最后讓Agent學(xué)會(huì)如何在目標(biāo)環(huán)境中取得最高的得分。在本篇文章中鞋既，筆者將...

增加Agent的探索能力是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的問(wèn)題耍铜，一種常用的方法是采用e-greedy的策略，即以e的概率采取隨機(jī)的動(dòng)作畏邢，以1-e的概率采取當(dāng)...