文件名称:
deep_q_learning:强化学习实验的集合。 目前，仅由Deep Q Learning组成，但willl最终包含其他人-源码
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文件大小: 14mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：深度Q强化学习
描述
强化学习可以用作训练代理在给定环境下玩游戏的技术。 Q学习是强化学习的一种简单类型，由此创建了一个“ Q表”，其中包含AI对每个游戏状态下代理可使用的每个动作的“质量”（因此称为名称）的估计。 当代理人玩游戏并收集更多信息时，它将使用新的estimage更新Q表。 Q学习是简单而有效的，但不能扩展-在最简单的游戏中，除了所有最简单的游戏之外，状态空间（即环境状态的所有可能组合的数量）变得太大，以至于简单的查询表无法生效。
Q表实际上只是估算Q函数的一种方法。 即，将游戏状态和动作作为其输入并返回该动作的质量的估计作为输出的函数。 这样做的另一种方法是使用卷积神经网络来估计给定游戏状态的所有可能的动作值。 Q学习与深度学习的这种结合被称为深度Q网络（DQN）。 DQN的优点是（a）我们不需要存储一个不可能的大Q表来玩一个中等复杂的游戏，并且（b）神经网络擅长于发现模式
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