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Python深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)之DQN算法原理詳解_python_腳本之家
因此,Q-learning算法只能用于解決離散低維狀態(tài)空間和動(dòng)作空間類問題。DQN算法的核心就是用一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來代替Q-tabel,即動(dòng)作價(jià)值函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的輸入為狀態(tài)信息,輸出為每個(gè)動(dòng)作的價(jià)值,因此DQN算法可以用來解決連續(xù)狀態(tài)空間和離散動(dòng)作空間問題,無法解決連續(xù)動(dòng)作空間類問題。針對(duì)連續(xù)動(dòng)作空間類問題,后面blog會(huì)慢慢介紹。 2 DQN算法原理
www.dbjr.com.cn/article/2316...htm 2025-6-2
用Q-learning算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)走迷宮機(jī)器人的方法示例_python_腳本之家
Create the qtable with the current state """ # TODO 4. Create qtable with current state # Our qtable should be a two level dict, # Qtable[state] ={'u':xx, 'd':xx, ...} # If Qtable[state] already exits, then do # not change it. self.Qtable.setdefault(state, {a:0.0for...
www.dbjr.com.cn/article/1624...htm 2025-5-20
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法總結(jié)及各個(gè)常用算法精確率對(duì)比_相關(guān)技巧_腳本...
當(dāng)這種動(dòng)作值函數(shù)被學(xué)習(xí)時(shí),可以通過簡(jiǎn)單地選擇每個(gè)狀態(tài)中具有最高值的動(dòng)作來構(gòu)建最優(yōu)策略。 Q-learning的優(yōu)點(diǎn)之一是能夠比較可用操作的預(yù)期效用,而不需要環(huán)境模型。此外,Q學(xué)習(xí)可以處理隨機(jī)過渡和獎(jiǎng)勵(lì)的問題,而不需要任何適應(yīng)。已經(jīng)證明,對(duì)于任何有限的MDP,Q學(xué)習(xí)最終找到一個(gè)最優(yōu)策略,從總體獎(jiǎng)勵(lì)的預(yù)期值返回到從當(dāng)前狀...
www.dbjr.com.cn/article/1829...htm 2025-6-3
CISCO交換機(jī)_網(wǎng)絡(luò)編程_腳本之家
生成樹的交換機(jī)與其它交換機(jī)通過網(wǎng)橋協(xié)議數(shù)據(jù)單元(BPDU)的數(shù)據(jù)包定期交換信息。生成樹的端口狀態(tài):阻塞(blocking)--監(jiān)聽(listening)--學(xué)習(xí)(learning)--轉(zhuǎn)發(fā)(forwarding) 交換機(jī)幀的轉(zhuǎn)發(fā)方法:有三種 直連轉(zhuǎn)發(fā):一收到幀的目的地址就轉(zhuǎn)發(fā)這個(gè)幀 存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā):等整個(gè)幀接收完然后進(jìn)行CRC校驗(yàn),如果沒錯(cuò)才轉(zhuǎn)發(fā)幀,否則丟棄。 混...
www.dbjr.com.cn/article/118...htm 2025-6-4
Catalyst 4006交換機(jī)的配置實(shí)例WS-X4013引擎+ WS-X4232-L3路由模塊_網(wǎng)...
set trunk 4/2 nonegotiate dot1q 1-1005 ! #module 5 empty ! #module 6 empty ! #switch port analyzer set span 2/1-6,3/1-34,4/1-34 1/2 both inpkts disable learning enable create end CAT4006> (enable) 二、WS-X4232-L3三層路由模塊的配置清單 ...
www.dbjr.com.cn/article/117...htm 2025-6-3
思科CCNP認(rèn)證交換知識(shí)點(diǎn)筆記總結(jié)_專業(yè)認(rèn)證_IT專業(yè)知識(shí)_腳本之家
在802.1q中存在native vlan,默認(rèn)為vlan1,獨(dú)一無二,在trunk干道上默認(rèn)對(duì)native vlan的流量不標(biāo)記 配置: SW1(config)#int e0/3 SW1(config-if)#switchport trunk native vlan 2 默認(rèn)native vlan對(duì)流量不進(jìn)行標(biāo)記,但也可以對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記 SW1#show vlan dot1q tag native ...
www.dbjr.com.cn/it/7176...html 2025-6-5
基于OpenCV的路面質(zhì)量檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
session.run(tf.global_variables_initializer()) cross_entropy=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=layer_fc2, labels=y_true) cost=tf.reduce_mean(cross_entropy) optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(cost) correct_prediction=...
www.dbjr.com.cn/article/1988...htm 2025-5-26
榮耀Magic是什么系統(tǒng) 華為榮耀Magic手機(jī)是不是也不卡?_安卓手機(jī)_手機(jī)學(xué)...
Q:榮耀Magic是不是也不卡? 發(fā)的EMUI 5.0操作系統(tǒng),內(nèi)置Machine Learning智能感知學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以根據(jù)用戶使用習(xí)慣進(jìn)行預(yù)測(cè),始終保障高優(yōu)先級(jí)的應(yīng)用得到系統(tǒng)資源,號(hào)稱18個(gè)月不卡機(jī),解決了安卓手機(jī)越用越卡難題。 不過,榮耀Magic并不是EMUI 5.0界面,因此可能沒有內(nèi)置Machine Learning智能感知學(xué)習(xí)系統(tǒng),不保證越用越不卡。但鑒...
www.dbjr.com.cn/shouji/5199...html 2025-5-15
7個(gè)流行的Python強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法及代碼實(shí)現(xiàn)詳解_python_腳本之家
目前流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。 這些算法已被用于在游戲、機(jī)器人和決策制定等各種應(yīng)用中,并且這些流行的算法還在不斷發(fā)展和改進(jìn),本文我們將對(duì)其做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。 1、Q-learning Q-learning:Q-learning 是一種無模型、非策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。 它使用 Bellman 方程...
www.dbjr.com.cn/article/2734...htm 2025-6-9
深度Q網(wǎng)絡(luò)DQN(Deep Q-Network)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理與實(shí)戰(zhàn)_python_腳本之家
DQN(Deep Q-Network)是一種基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法,由DeepMind提出,用于解決離散動(dòng)作空間下的馬爾科夫決策過程(MDP)問題。它是首個(gè)成功將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)的算法之一。DQN,即深度Q網(wǎng)絡(luò)(Deep Q-network),是指基于深度學(xué)習(xí)的Q-Learing算法。 一、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)是機(jī)器...
www.dbjr.com.cn/python/339025f...htm 2025-5-28