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    深度強化學習算法總結

    學習 Deep Reinforcement Learning 的過程中,通過閱讀經(jīng)典算法的論文,并在 Pytorch 上實現(xiàn)這些算法,項目在 G...

  • 如何求強化學習最優(yōu)解

    在一篇文章強化學習與馬爾可夫決策中,介紹了使用馬爾可夫決策過程對強化學習的過程進行建模。通過建模可以得出,只要求解最優(yōu)價值函數(shù),即可得到對應的最...

  • 基于Value的強化學習算法

    在文章強化學習與馬爾可夫決策中,介紹了使用馬爾可夫決策模型對強化學習的過程進行建模,本篇文章將介紹基于這一模型而引出的一些強化學習的經(jīng)典算法。 ...

  • 基于Policy的強化學習算法

    在文章基于Value的強化學習算法中,介紹了Q-learning和SARSA兩種經(jīng)典的強化學習算法。在本篇文章中,將介紹一下基于Policy的經(jīng)...

  • 強化學習與馬爾可夫決策

    在上一篇文章 強化學習的基本概念 中,用大白話介紹了強化學習的一些基本概念,尤其是強化學習的基本過程。在了解了強化學習的基本概念之后,在本篇文章...

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  • 強化學習的基本概念

    強化學習是機器學習領域的一個分支,通過不斷的與環(huán)境交互,不斷的積累經(jīng)驗,最后讓Agent學會如何在目標環(huán)境中取得最高的得分。在本篇文章中,筆者將...

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  • 增強模型的探索能力-強化學習NoisyNet原理及實現(xiàn)!

    增加Agent的探索能力是強化學習中經(jīng)常遇到的問題,一種常用的方法是采用e-greedy的策略,即以e的概率采取隨機的動作,以1-e的概率采取當...

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    深度強化學習(二):基本原理與結構

    一、組成與結構 1.1、基本概念 強化學習通常使用馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process,MDP)來描述,具體而言:機...

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    深度強化學習(三):從Q-Learning到DQN

    一、無模型的強化學習 在上一節(jié)中介紹了基于模型的強化學習方法(動態(tài)規(guī)劃),其中的前提是知道環(huán)境的狀態(tài)轉移概率,但在實際問題中,狀態(tài)轉移的信息往往...

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    深度強化學習(四):DQN的拓展和改進

    一、預備工具 1.1、Gym Gym是OpenAI開發(fā)的通用強化學習算法測試平臺,集成了眾多仿真實驗環(huán)境,開發(fā)者可以直接調用寫好的環(huán)境,而不必考...

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專題公告

關注深度強化學習方面的應用,定期會寫論文總結。

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