强化学习算法中on-policy和off-policy On-PolicyOff-Policy对比总结示例：SARSA vs Q-LearningSARSA实现Q-Learning实现 结论 在强化学习中，策略（policy）是智能体选择动作的规则。根据策略更新的方式，强化学习算法可以分…

《动手学图机器学习》并不是一本纯粹介绍图机器学习理论的著作，Alessandro Negro 博士作为科学家和 Reco4 公司的 CEO，长期维护图数据源的推荐系统。他结合机器学习工程和图机器学习方法，通过推荐引擎、欺诈检测和知识图谱等案例，…

大家好，今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型 DQN，配合 OpenAI 的 gym 环境，训练模型完成一个小游戏，完整代码可以从我的 GitHub 中获得： https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Mod…

创造通用具身智能，即创造能够在物理世界中敏捷、灵巧和理解的智能体——就像动物或人类一样——是人工智能 （AI） 研究人员和机器人专家的长期目标之一。动物和人类不仅是自己身体的主人，能够流畅而轻松地执行和组合复杂的动作&…

在运筹优化领域内，精确算法、启发式算法和深度强化学习算法各有优劣。以下是它们的主要特点和比较： 精确算法： 优点： 能够保证找到问题的最优解或最优解的近似解。在问题规模较小且具有明确的数学模型时，通常具有较高的…

近年来，深度强化学习成为关注的热点。在自动驾驶、棋牌游戏、分子重排和机器人等领域，计算机程序能够通过强化学习，理解以前被视为超级困难的问题，取得了令人瞩目的成果。在围棋比赛中，AlphaGo接连战胜樊麾、李世石和柯…

dataclass dataclass: 这是一个装饰器，用于自动为类生成特殊方法，例如 __init__()、__repr__() 等。在这里使用 dataclass 装饰器可以自动为 ReplayBuffer 类生成初始化方法和字符串表示方法，而无需手动编写。 dataclass class ReplayBuffer…