包含标签：强化学习 的文章
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强化学习—— 离散与连续动作空间（随机策略梯度与确定策略梯度）
强化学习—— 离散与连续动作空间（随机策略梯度与确定策略梯度） 1. 动作空间 1.1 离散动作空间 1.2 连续动作空间 2. 确定策略梯度做连续控制 2.1 确……admin 2022-04-14
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强化学习—— 经验回放（Experience Replay）
强化学习—— 经验回放（Experience Replay） 1、DQN的缺点 1.1 DQN 1.2 DQN的不足 1.2.1 经验浪费 1.2.2 相关更新（correlated update） 2 经验回放…… -
强化学习—— TD算法（Sarsa算法+Q-learning算法）
强化学习—— TD算法（Sarsa算法+Q-learning算法） 1. Sarsa算法 1.1 TD Target 1.2 表格形式的Sarsa算法 1.3 神经网络形式的Sarsa算法 2. Q-learning算…… -
强化学习（四）—— Actor-Critic
强化学习（四）—— Actor-Critic 1. 网络结构 2. 网络函数 3. 策略网络的更新-策略梯度 4. 价值网络的更新-时序差分（TD） 5. 网络训练流程 6. 案例 1. …… -
强化学习（三）—— 策略学习（Policy-Based）及策略梯度（Policy Gradient）
强化学习（三）—— 策略学习（Policy-Based）及策略梯度（Policy Gradient） 1. 策略学习 2. 策略梯度 3. 案例 1. 策略学习 Policy Network 通过策略网…… -
强化学习（二）—— 价值学习（Value-Based）及DQN
强化学习（二）—— 价值学习（Value-Based）及DQN 1. DQN介绍 2. TD算法介绍 3. 案例 1. DQN介绍 Deep Q Network 目标：最大化累计奖励（回报U） 通过…… -
机器学习(十) 强化学习
前言 强化学习是机器学习领域除有监督学习、无监督学习外的另一个研究分支，它主要利用智能体与环境进行交互，从而学习到能获得良好结果的策略。与有监督…… -
学棋五年的我输给了昇腾CANN
摘要：整整两天，上百场对弈，TA竟然未尝一败，真是让人拍案叫绝。 近日，一位神秘“人物”亮相华为昇腾CANN技术开放日现场，引得众人簇拥，吸粉无数。从现…… -
强化学习——格子游戏问题
文章目录 前言 一、题目描述 二、计算过程 1.策略评估 2.策略提升 3.最优策略 前言 这是一道2020-2021国科大高级人工智能期末考试的一道格子题 …… -
强化学习 (Reinforcement Learning)
强化学习： 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给……