机器学习基础知识2020/2021的最终项目代码模板： ： 我们的任务：我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏。 强化学习-快速概述： 常见的RL方法可以分为基于策略和基于价值的方法。值方法输出代表当前状态质量的值，并在值迭代过程中学习。从选择随机值函数开始，此过程将迭代地改进该函数，直到达到最佳值函数为止。然后可以从该函数中得出最佳策略。 另一方面，基于策略的方法旨在直接改善代理的策略，即状态与行为之间的映射。 流行的方法有： （深度）Q学习（值方法） 策略梯

机器学习基础知识2020/2021的最终项目代码模板： ： 我们的任务： 我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏。 强化学习-快速概述： 常见的RL方法可以分为基于策略和基于价值的方法。 值方法输出代表当前状态质量的值，并在值迭代过程中学习。 从选择随机值函数开始，此过程将迭代地改进该函数，直到达到最佳值函数为止。 然后可以从该函数中得出最佳策略。 另一方面，基于策略的方法旨在直接改善代理的策略，即状态与行为之间的映射。 流行的方法有： （深度）Q学习（