强化学习——马尔可夫决策过程(MDP)【附 python 代码】 强化学习与马尔可夫决策过程(MDP)强化学习是一种机器学习的范畴,其中智能体通过与环境的交互学习获得经验,以最大化累积的奖励。马尔可夫决策过程(MDP,Markov Decision Process)是强化学习最基础的数学框架之一,可以有效地用来描述具有随机性和决策过程的环境。MDP的组成部分 后端 2024年09月21日 0 点赞 0 评论 38 浏览
【RL Latest Tech】分层强化学习:Option-Critic架构算法 分层强化学习:Option-Critic架构算法近年来,分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)逐渐成为研究的热点之一。该方法通过在多个层次上组织学习过程,使得智能体能够以更高的抽象层次进行决策。其中,Option-Critic架构是一种新兴 后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 34 浏览
【深度强化学习】(1) DQN 模型解析,附Pytorch完整代码 DQN 模型解析及 Pytorch 完整代码深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)是强化学习与深度学习相结合的重要领域。它的一个经典模型是 DQN(Deep Q-Network),是由谷歌 DeepMind 在 2013 年提出的。DQN 通过深度神经网络来逼近 Q 后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 25 浏览
【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是深度学习和强化学习相结合的产物,近年来在自动化控制、游戏等领域取得了显著的成果。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是一种结合了价值函数方法和策略梯度方 后端 2024年09月26日 0 点赞 0 评论 21 浏览