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MATLAB强化学习 DQN 算法
神经网络
强化学习 DQN 算法将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样不需要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值.也可以只输入状态值, 输出所有的动作值, 然后按照 Q learning 的原则, 直接选择拥有最大值的动作当做下一步要做的动作.
万木逢春
2019-11-18
4.2K
1
matlab倒立摆强化学习训练
神经网络
Actor（玩家）：为了得到尽量高的reward，实现一个函数：输入state，输出action。用神经网络来近似这个函数。目标任务就是如何训练神经网络，让它的表现更好（得更高的reward）。这个网络被称为actor Critic（评委）：为了训练actor，需要知道actor的表现到底怎么样，根据表现来决定对神经网络参数的调整。这就要用到强化学习中的“Q-value”、但Q-value也是一个未知的函数，所以也可以用神经网络来近似。这个网络被称为critic。
万木逢春
2019-11-10
1.4K
0
一个小目标——AI操作游戏
游戏
matlab
神经网络
DeepMind在13年发了一篇paper，叫做”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”，讲的是怎么教计算机玩atari游戏
万木逢春
2019-06-20
818
0
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
matlab
神经网络
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
万木逢春
2018-04-18
834
0
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