在上一篇博客DQN入门教程（四）之Q-learning Play Flappy Bird 中，我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值，那么这样有什么不足呢？这个时候我们联想我们在神经网络中学到的知识，我们可以将Q-table变成一个

数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙 将于5月23日晚8点线上直播，点击报名。在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。如上图所示，智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中，有陷阱及终点两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目

在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。如上图所示，智能机器人显示在右上角。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。小车可执行的动作包括：向上走 u、向右走 r、向下走 d、向左走l。执行不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体

强化学习是当前最热门的研究课题之一，它在AlphaGo中大放光彩，同时也变得越来越受科研人员的喜爱。强化学习是一种机器学习方法，它使Agent能够在交互式环境中年通过试验并根据自己的行动和经验反馈的错误来进行学习。PacMan在网格中的位置就是其所处的状态

本文4300字，建议阅读10+分钟。本文作者通过实战介绍了Deep Q-Learning的概念。在紧凑的时间线下执行一个动作似乎有无限的选择——这是一个令人兴奋的体验。即使你不喜欢玩游戏，深度强化学习也很重要。只用看当前使用深度强化学习进行研究的各种功能就

本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：Q-learning 的概念解释和算法详解；通过 Numpy 实现 Q-learning。假设你是一名骑士，并且你需要拯救上面的地图里被困在城堡中的公主。如果进入到城

入坑深度学习的同学肯定都听过台湾大学的李宏毅教授，或者是他那本非常受欢迎的课程——《1天搞懂深度学习》。这门课程的讲义PPT总共有286页，深入浅出的介绍了深度学习的概念、框架及展望。课程内容通俗易懂，适合深度学习初学者及相关从业人员，在大数据文摘后台回复

背景我做这个项目的背景当然是要学习更多关于强化学习的知识，但同时也要通过经典的蛇游戏来获得一段记忆之旅。建议奖励应该介于-1和1之间，因此我选择当蛇吃掉苹果时的奖励为1，当蛇死亡时为-1，否则奖励为0。一个例子是当游戏到达一个局部最小值时，蛇会绕着游戏的中

假设你是一名骑士，你需要拯救被困在上面地图上显示的城堡中的公主。这可以使用“积分评分”系统进行评估。这是第一个策略。绿色表示“安全”，否则表示红色。每个单元格的价值将是该给定状态和行动的最大期望未来报酬。它返回该行动在该状态下的预期未来回报。选择一个动作一

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战DQN可谓是深度强化学习的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知到动作的端对端学习的一种全新的算法。由DeepMind在NIPS 2013上发表1，后又在N