SARSA算法严格上来说,是TD(0)关于状态动作函数估计的on-policy形式,所以其基本架构与TD的$v_{\pi}$估计算法(on-policy)并无太大区别,所以这里就不再单独阐述之.本文主要通过两个简单例子来实际应用SARSA算法,并在过程中熟练并总结SARSA算法的流程与基本结构. 强化学习中的统计方法(包括Monte Carlo,TD)在实现episode task时,无不例外存在着两层最基本的循环结构.如果我们将每一个episode task看作是一局游戏,那么这个游戏有开始也…

一.Play it again: reactivation of waking experience and memory(Trends in Neurosciences 2010) SWR发放模式不仅反映了环境,而且反映了行为,这进一步表明来自以下事实:在以后的睡眠中,访问频率较高的地方会更强烈地重新激活.结果表明,在随后的睡眠过程中,编码特定位置的细胞的发放同步性随着在先前探索期间在该位置花费的时间而增加.因此,重新激活的模式偏向访问量最大的地方. 总之,这些发现表明,与探索有关的发放模式在…

上篇文章讲到Q-learning, Sarsa与Q-learning的在决策上是完全相同的,不同之处在于学习的方式上 这次我们用openai gym的Taxi来做演示 Taxi是一个出租车的游戏,把顾客送到目的地+20分,每走一步-1分,如果在路上把乘客赶下车的话扣10分 简要 Sarsa是一种在线学习算法,也就是on-polic,Sarsa在每次更新算法时都是基于确定的action,而Q-learning还没有确定 Sarsa相对比较保守,他的每一步行动都是基于下一个Q(s',a')来完成的…

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean…

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似 既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么 状态价值函数就表示为 v(s)≍f(…

Android Q 隐私更改相关介绍 存储范围变更 Android Q 改变了应用程序访问设备外部存储上文件的方式. 通过使用更细粒度的媒体特定权限替换以前的 READ_EXTERNAL_STORAGE 和 WRITE_EXTERNAL_STORAGE权限. 外存中私有目录权限变更 Android Q 为每个应用程序提供了一个独立的在外部存储设备的存储沙箱,没有其他应用可以直接访问您应用的沙盒文件.由于文件是私有的,因此访问这些文件不再需要任何权限.并且 Android Q 推荐了获取外部存储私…

模板题目1:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3372 懒惰标记讲解:https://www.cnblogs.com/wushengyang/p/11194456.html 这题目只需要用一个懒惰标记,不用考虑顺序. AC代码: #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <cctype…

Chrome offline game & source codes hacker dino === little dinosaur chrome://dino/ 手动 offline https://www.google.com/search?q=dino game view-source:https://www.google.com/search?q=dino game text adventure https://www.google.com/search?q=text+adventure…

1,进入服务器停止服务 service nessusd stop 2,进入目录执行命令获取Challenge code cd /opt/nessus/sbin/ ./nessuscli fetch --challenge [root@scan sbin]# ./nessuscli fetch --challenge Challenge code: 163feb94558127ba593f2f740fa68ee39de7c2b6 You can copy the challenge code ab…

饭后闲来无事,把这几年带学生用的一些面试题整合一下,供上!拿走,不客气!应付一般公司的二面基本上是够用了.祝你早日拿到心仪的offer. css相关 1. 万能居中 1.margin: 0 auto;水平 2.text-align: center;水平 3.行高,垂直 4.表格,center,middle:水平垂直 5.display:table-cell:模拟表格,all 6.绝对定位,50%减自身宽高 7.绝对定位,上下左右全0,margin:auto 8.绝对定位加相对定位.不需要知道宽高…