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    题记最近在敲导入DISNEY的论文的复现,学到了一个比较有意思的事情,不知道大家有没有遇到的发现我原来一直搞不懂这些scales到底代表着什么意思直到我注释掉了奖励函数,并且报了这个错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line55,in<module>train(
  • 2024-09-30强化学习-python案例
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  • 2024-02-11Sample-Efficient Deep Reinforcement Learning via Episodic Backward Update
    发表时间:2019(NeurIPS2019)文章要点:这篇文章提出EpisodicBackwardUpdate(EBU)算法,采样一整条轨迹,然后从后往前依次更新做experiencereplay,这种方法对稀疏和延迟回报的环境有很好的效果(allowssparseanddelayedrewardstopropagatedirectlythroughalltransitionso
  • 2023-10-30Markov Decision Process Model Based on Value Iteration
    TheoriesMarkovDecisionProcessGenerally,wenotesaMDPmodelas\((S,A,T_a,R_a,\gamma)\).Itstransitionfunctionis\(T_a(s,s')=\Pr(s_{t+1}|s_t=s,a_t=a)\),rewardfunctionis\(R_a(s,s')\).Andactionschoosingsatisfiesaspec
  • 2023-06-16新必应不能使用bingchat的解决方法
    前提:科×上网登录微软账号清除浏览器中bing.com的cookies解决方案如下:退出BingRewards计划:https://rewards.bing.com/optout,请注意退出计划会清除积分重新加入BingRewards计划:https://rewards.bing.com再次申请加入新版必应(https://www.bing.com/new),即
  • 2023-02-22new bing 申请(2023.2.22成功)
    记录备忘环境:万维网(us)微软账号步骤:访问bing.com/new,先尝试点击加入候补名单,如果出现出错了,请重试,继续以下步骤根据brant_liu在微软社区的回答,需
  • 2022-11-15 强化学习代码实战-07 Actor-Critic 算法
    Actor(策略网络)和Critic(价值网络)Actor要做的是与环境交互,并在Critic价值函数的指导下用策略梯度学习一个更好的策略。Critic要做的是通过Actor与环境交互收集的数
  • 2022-11-15强化学习代码实战-07 ERINFORCEMENT 算法
    基于策略的学习方法:直接显示地学习一个目标策略策略梯度基于策略的方法基础基于策略的学习方法:寻找最优策略并最大化这个策略在环境的期望回报让策略更多地采样
  • 2022-11-08强化学习代码实战-02马尔科夫决策(蒙特卡洛方法)
    importnumpyasnpimportrandom#状态转移概率矩阵#很显然,状态4(第5行)就是重点了,要进入状态4,只能从状态2,3进入(状态2,3对于完成此项任务价值很大)P=np.array