«reinforcement-learning» 태그된 질문

현재 ANN에서 비디오 게임을하려고하는데 멋진 커뮤니티의 도움을 받기를 원했습니다. 나는 디아블로 2에 정착했다. 게임 플레이는 실시간으로 그리고 아이소 메트릭 관점에서 볼 때, 플레이어는 카메라가 중앙에있는 단일 아바타를 제어한다. 일을 구체적으로 만들기 위해, 임무는 몬스터를 죽이면 체력이 0으로 떨어지지 않고 캐릭터 x 경험치를 얻는 것입니다. 게임 플레이의 예는 다음과 같습니다. 이제는 …

139 machine-learning  computer-vision  neural-network  video-processing  reinforcement-learning 

강화 학습에서 정책 반복 과 가치 반복 의 차이점은 무엇 입니까? 내가 아는 한 가치 반복에서는 Bellman 방정식을 사용하여 최적의 정책을 해결하는 반면, 정책 반복에서는 무작위로 정책 π를 선택하고 해당 정책의 보상을 찾습니다. 내 의심은 PI에서 임의의 정책 π를 선택하는 경우 여러 임의의 정책을 선택하더라도 어떻게 최적의 정책이 보장됩니까?

93 machine-learning  reinforcement-learning  markov-models  value-iteration 

SARSA 는 정책에 따르고 Q 학습 은 정책에서 벗어난 것을 알고 있지만 공식을 보면이 두 알고리즘의 차이점을 확인하기가 어렵습니다. Reinforcement Learning : An Introduction (by Sutton and Barto) 책에 따르면 . SARSA 알고리즘에서 정책이 주어지면 해당 작업-값 함수 Q (상태 s 및 작업 a, 시간 단계 t에서), 즉 Q (s …

88 artificial-intelligence  reinforcement-learning  q-learning  sarsa 

출처 리소스 Andrej Karpathy 블로그 에서 Policy Gradient의 매우 간단한 예를 재현하려고합니다 . 이 articale에서는 무게 및 Softmax 활성화 목록이있는 CartPole 및 Policy Gradient의 예제를 찾을 수 있습니다. 다음은 완벽하게 작동하는 CartPole 정책 그라디언트의 재현 된 매우 간단한 예입니다 . import gym import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt …

19 python  machine-learning  math  deep-learning  reinforcement-learning 

openAI 체육관의 한 게임에서 DQL 모델을 구현하려고합니다. 그러나 다음과 같은 오류가 발생합니다. TypeError : len은 기호 텐서에 대해 잘 정의되어 있지 않습니다. (activation_3 / Identity : 0) 모양 정보 x.shape보다는 전화 len(x)하십시오. 체육관 환경 만들기 : ENV_NAME = 'CartPole-v0' env = gym.make(ENV_NAME) np.random.seed(123) env.seed(123) nb_actions = env.action_space.n 내 모델은 다음과 …

10 python  tensorflow  keras  reinforcement-learning  keras-rl