深度強化學習Ch3.3

當model訓練完[遊戲A]情況後,學到只要player向左就會獲勝(正回饋),但接著訓練[遊戲B]時卻會在同樣情況學到向右走會輸(負回饋),就導致之前訓練的觀念被顛覆, ...

深度強化學習Ch3.3

當model 訓練完[ 遊戲A ] 情況後,學到只要player 向左就會獲勝( 正回饋), 但接著訓練[ 遊戲B ] 時卻會在同樣情況學到向右走會輸( 負回饋), 就導致之前訓練的觀念被顛覆, ...

  • 李宏毅_DRL Lecture 3 | 私立大學五星教授網

    舉例來說,一開始所有的action的Q value都是0,剛好在state- 的其中一個action- 剛好sample過,得到的結果是正值,這時候 Q ( s , a 2 ) 會比其它的action選擇來的好,那 ...

  • Q Learning 自走迷宮 | 私立大學五星教授網

    2021年11月26日 — 一著名的強化學習演算法為Q Learning,可以這樣比喻它學習的方式:小孩對世界充滿了好奇並探索時,會觀察父母的表情來判斷當下的行為是好或壞,或者做什麼 ...

  • RL : Q | 私立大學五星教授網

    2023年10月26日 — Q-learning 是一種強化學習方法,讓Agent 學會在不同情境下如何做出最佳決策,它會使用「Q-table」,一種表格,來儲存每個情境下的最佳的Q- value,並根據獎勵 ...

  • 深度強化學習Ch3.3 | 私立大學五星教授網

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  • Day 8 Q learning如何實現 | 私立大學五星教授網

    Q learning如何實現 · 地圖. 4X4的地圖. S代表出發點,F是可以走的路,H是破洞(走到會死掉),G是終點(走到就贏了) · 動作. 上下左右 · 狀態. 共有16格,所以有16個state · Q table.

  • 利用強化學習(Reinforcement Learning) 跑小迷宮比較Q | 私立大學五星教授網

    Q-learning選擇的是一條最快的道路,儘快到達出口,在決策過程中較為大. 膽,踩地雷也無妨,因此Reward結果較低。 • 對於成本較高或風險較大,不允許失敗的情境,適合適用Sarsa ...

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    2018年10月2日 — 同樣以CartPole 為範例,用PyTorch 打造Deep Q-Network 來實作Deep Q-Learning。以下總共有三步驟,不過在開始前,要先介紹一些小技巧來增進訓練穩定 ...

  • 測試回合 | 私立大學五星教授網

    在本文中,我會說明q-learning 的運作方式,並提供範例程式。 請參閱這篇 ... 此處所提供的q-learning 範例應該讓您深入了解所涉及的主要原則。這篇文章所述的 ...

  • 【强化学习】Q | 私立大學五星教授網

    2021年1月23日 — Q-learning是一种强化学习中的离策略(off-policy)学习算法,它通过学习一个Q函数来估计在特定状态下执行某个动作所能获得的最大未来奖励。Q函数表示了在 ...

  • RL | 私立大學五星教授網

    2020年1月2日 — 一、作業說明 本次將利用Q Learning 來訓練 agent 走迷宮。 迷宮為6*6 的正方形,其中有三個黑 色障礙物,若agent 經過障礙物,將 給予懲罰值(reward=- ...

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