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搜索资源列表

  1. Correlated Q-learning

  2. Correlated Q-learning
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2011-08-15
    • 文件大小:345088
    • 提供者:liuyijie620
  1. Dynamic analysis of multiagent Q-learning with ε-greedy exploration

  2. Dynamic analysis of multiagent Q-learning with ε-greedy exploration
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-08-15
    • 文件大小:194560
    • 提供者:liuyijie620
  1. Q-Learning代码

  2. Q-Learning代码,给出使用Q-Learning 的代码。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-19
    • 文件大小:2048
    • 提供者:xgj2008best
  1. Q-learning

  2. Q-learning,Q学习算法; 增强学习算法1
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-04-21
    • 文件大小:1022976
    • 提供者:hsongjiang1982
  1. Bayesian Q-learning

  2. Bayesian Q-learning,很好的增强学习书籍,介绍了Q、机器学习等!
  3. 所属分类:系统安全

    • 发布日期:2013-08-10
    • 文件大小:119808
    • 提供者:hsongjiang1982
  1. Q-learning用在分配功率,无线通信方面

  2. Q-learning用在分配功率,无线通信方面,对于想要用Q-learning解决通信问题的人有很好的帮助
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2014-07-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:leoniewang
  1. python q-learning

  2. 一个用python语言来实现的 q-learning实例,供学习参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-09-05
    • 文件大小:798720
    • 提供者:qq_36795693
  1. 强化学习Q-learning算法

  2. Q-learning 是一种模型无关的强化学习方法,本文档使用Q-learning做了一个简单的搜索任务,有助于初学者理解强化学习,理解Q-learning.
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-26
    • 文件大小:3072
    • 提供者:u011806194
  1. Code for a painless q-learning tutorial

  2. Code for a painless q-learning tutorial
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-14
    • 文件大小:9216
    • 提供者:hai008007
  1. unity q-learning demo

  2. unity项目,使用q-learning、epsilon greedy算法,实现方块躲避障碍物,移动到目标位置
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-05
    • 文件大小:421888
    • 提供者:u013344497
  1. Q-learning

  2. 强化学习, Q-Learning 的一个简单例子, I hope it helps.
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-02-01
    • 文件大小:287744
    • 提供者:sinat_35496345
  1. Q-learning-Room-Problem-master.zip

  2. 用MATLAB语言实现Q-learning算法应用于迷宫最短路径问题
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-10-14
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_43139856
  1. 基于Q-learning算法的煤矿井下移动机器人路径规划

  2. 如何针对煤矿井下环境的不确定性规划机器人的路径是其中的一个难点。文章提出了一种基于Q-learning算法的移动机器人路径规划,希望对提高机器人救援的避障能力的提升,起到一定的促进作用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-06
    • 文件大小:317440
    • 提供者:weixin_38587130
  1. 基于Q-learning算法的煤矿井下移动机器人路径算法研究与展望

  2. 文章研究了Q-learning算法,并且基于该算法,对煤矿井下机器人的移动路径进行了规划,并且对规划方案进行了仿真分析,通过研究发现Q-learning算法的路径规划能力优越,特别是对于条件极为恶劣、工况十分复杂的煤矿井下作业环境而言,能够较好地获取满意的规划结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-06
    • 文件大小:489472
    • 提供者:weixin_38689027
  1. 用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人的方法示例

  2. 主要介绍了用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:489472
    • 提供者:weixin_38606404
  1. Q-learning

  2. MATLAB关于Q-Learning的算法,程序比较简单,不是很复杂,上传资源大家可以共同学习,程序也不是我写的,但是可借鉴。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-10-11
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_45615278
  1. 用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人的方法示例

  2. 项目描述: 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(红色×××)及终点(蓝色的目标点)两种情景。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,具体而言,有以下几种情况。 撞到墙壁:-10 走到终点:50 走到陷阱:-30 其余情况:-0.1 我们需要通过修改 robot.py 中的代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:484352
    • 提供者:weixin_38734008
  1. Numerical_TicTacToe_Agent_using_Reinforcement_Learning:建立一个学习弹奏数字井字游戏的RL(强化学习)代理。 代理通过Q-Learning学习游戏-源码

  2. 数值_井字棋_代理_使用_强化_学习 建立一个学习弹奏数字井字游戏的RL(强化学习)代理。 代理通过Q-Learning学习游戏。 游戏( 是最受欢迎和持久的游戏之一。 由于它的熟悉性,该游戏通常被用作数学决策过程的入门示例。 它的简洁性使其成为一个完美的游戏,可以说明思考前瞻和学习每个决策的结果所带来的收益。 井字游戏有多种变体。 最经典的是X和O,每个玩家都希望将他们的三个标记放在3x3网格的水平,垂直或对角线行中。 该游戏的另一个流行变体是数字井字游戏。 使用数字1到9代替X和O。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:24117248
    • 提供者:weixin_42123296
  1. SC2-Q-Learning:使用Q学习在Zerg race上的SCLE 2.0上的代码-源码

  2. SC2-Q学习 使用正在开发的Q学习的Zerg竞赛的SCLE 2.0上的代码 Códigoen SCLE 2.0配置Zerg usando Q-learning en desarrollo 不能简单地按实际需要安装的语言,请参阅“Guíadeinstalación.pdf”。 咨询和咨询顾问的参谋长咨询服务。 伊瓜尔门特(Egualmente),西班牙实际居民(El codigo),西班牙文(en capentra enment)和西班牙人民(en archenivos),西班牙瓜达拉瓜(l
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42104181
  1. 通过Q-learning深入理解强化学习

  2. 本文来自于csdn,本文将带你学习经典强化学习算法Q-learning的相关知识,你将学到:(1)Q-learning的概念解释和算法详解;(2)通过Numpy实现Q-learning。故事案例:骑士和公主假设你是一名骑士,并且你需要拯救上面的地图里被困在城堡中的公主。你每次可以移动一个方块的距离。敌人是不能移动的,但是如果你和敌人落在了同一个方块中,你就会死。你的目标是以尽可能快的路线走到城堡去。这可以使用一个「按步积分」系统来评估。1.你在每一步都会失去1分(每一步失去的分数帮助智能体训练的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:393216
    • 提供者:weixin_38621312
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