国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

強(qiáng)化學(xué)習(xí)專(zhuān)題:回合更新算法

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)專(zhuān)題:回合更新算法。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

21點(diǎn)(Blackjack)

  • 游戲開(kāi)始
    • 玩家收到兩張明牌,荷官發(fā)給自己一張明牌和一張暗牌
      • 根據(jù)自己手中的牌和荷官的明牌,玩家需要決定是否要牌(Hit)或停牌(Stand)
        • 選擇要牌,荷官發(fā)一張額外的牌
          • 如果玩家的牌總點(diǎn)數(shù)超過(guò)21點(diǎn),即爆牌(Bust),該玩家輸。
          • 否則可以繼續(xù)要牌直到停止
        • 選擇停牌,荷官會(huì)揭開(kāi)自己的暗牌,并繼續(xù)要牌,直到總點(diǎn)數(shù)達(dá)到17點(diǎn)或更高
          • 如果荷官的牌總點(diǎn)數(shù)超過(guò)21點(diǎn),所有未爆牌的玩家都獲勝。
          • 如果荷官?zèng)]有爆牌,那么與荷官點(diǎn)數(shù)相比較最接近21點(diǎn)的玩家獲勝。
            • 也可能在這一步產(chǎn)生平局
          • 否則可以繼續(xù)要牌直到停止

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-511991.html

到了這里,關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)專(zhuān)題:回合更新算法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • python算法中的深度學(xué)習(xí)算法之強(qiáng)化學(xué)習(xí)(詳解)

    目錄 學(xué)習(xí)目標(biāo): 學(xué)習(xí)內(nèi)容: 強(qiáng)化學(xué)習(xí) Ⅰ. 環(huán)境建模 Ⅱ . Markov決策過(guò)程

    2024年02月01日
    瀏覽(29)
  • 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)——DQN算法原理

    深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)——DQN算法原理

    一、DQN算法是什么 DQN,即深度Q網(wǎng)絡(luò)(Deep Q-network),是指基于深度學(xué)習(xí)的Q-Learing算法。 回顧一下Q-Learing:強(qiáng)化學(xué)習(xí)——Q-Learning算法原理 Q-Learing算法維護(hù)一個(gè)Q-table,使用表格存儲(chǔ)每個(gè)狀態(tài)s下采取動(dòng)作a獲得的獎(jiǎng)勵(lì),即狀態(tài)-價(jià)值函數(shù)Q(s,a),這種算法存在很大的局限性。在現(xiàn)實(shí)

    2024年02月02日
    瀏覽(27)
  • 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

    基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

    學(xué)習(xí)「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」(基于這本教材,強(qiáng)烈推薦)時(shí)的一些總結(jié),在此記錄一下。 在馬爾可夫決策過(guò)程 環(huán)境模型已知 (也就是狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)P、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)r已知)的情況下,我們可以通過(guò) 「動(dòng)態(tài)規(guī)劃」 求得馬爾可夫決策過(guò)程的最優(yōu)策略 (pi^*) 。 對(duì)于做過(guò)算法題目的同學(xué)而言,

    2024年03月09日
    瀏覽(26)
  • 【強(qiáng)化學(xué)習(xí)】常用算法之一 “SARSA”

    【強(qiáng)化學(xué)習(xí)】常用算法之一 “SARSA”

    ? 作者主頁(yè): 愛(ài)笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度學(xué)習(xí),活動(dòng),python領(lǐng)域博主 愛(ài)笑的男孩。擅長(zhǎng)深度學(xué)習(xí),活動(dòng),python,等方面的知識(shí),愛(ài)笑的男孩。關(guān)注算法,python,計(jì)算機(jī)視覺(jué),圖像處理,深度學(xué)習(xí),pytorch,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),opencv領(lǐng)域. https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog 個(gè)人簡(jiǎn)介:打工人。 持續(xù)分

    2024年02月11日
    瀏覽(29)
  • 【強(qiáng)化學(xué)習(xí)】常用算法之一 “SAC”

    【強(qiáng)化學(xué)習(xí)】常用算法之一 “SAC”

    ? 作者主頁(yè): 愛(ài)笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度學(xué)習(xí),活動(dòng),python領(lǐng)域博主 愛(ài)笑的男孩。擅長(zhǎng)深度學(xué)習(xí),活動(dòng),python,等方面的知識(shí),愛(ài)笑的男孩。關(guān)注算法,python,計(jì)算機(jī)視覺(jué),圖像處理,深度學(xué)習(xí),pytorch,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),opencv領(lǐng)域. https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog 個(gè)人簡(jiǎn)介:打工人。 持續(xù)分

    2024年02月11日
    瀏覽(17)
  • 【機(jī)器學(xué)習(xí)】強(qiáng)化學(xué)習(xí)(二)基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法

    【機(jī)器學(xué)習(xí)】強(qiáng)化學(xué)習(xí)(二)基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法

    值函數(shù)可以分為狀態(tài)價(jià)值函數(shù)和動(dòng)作價(jià)值函數(shù),分別適用于哪些強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題 二、基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法 2.1 策略迭代算法 示例: 代碼 首先定義了一些參數(shù),如獎(jiǎng)勵(lì)、折扣因子、最大誤差等,然后初始化了一個(gè)網(wǎng)格世界的環(huán)境,包括狀態(tài)、動(dòng)作、價(jià)值函數(shù)和策略。接著,它定

    2024年01月21日
    瀏覽(23)
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)算法(三十):強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法(三十):強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)

    目錄 1 簡(jiǎn)介? 1.1 什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要特點(diǎn) 1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的組成部分 2?強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程 ?3?強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法歸類(lèi) 3.1 Value Based 3.2?Policy Based 3.3 Actor-Critic 3.4 其他分類(lèi) 4?EE(Explore Exploit)探索與利用 5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)際開(kāi)展中的難點(diǎn) 6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用 6.1 自動(dòng)駕駛

    2024年02月02日
    瀏覽(22)
  • 22. 離線(xiàn)MC強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法(1)

    離線(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是采樣策略 π ′ ≠ 待評(píng)估策略 π pi\\\'ne 待評(píng)估策略pi π ′  = 待評(píng)估策略 π ,這就帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題: 如何根據(jù) π ′ pi\\\' π ′ 獲取的多條完整軌跡數(shù)據(jù),計(jì)算得到 Q π ( s , a ) Q_pi(s,a) Q π ? ( s , a ) 的估計(jì)值,而不是 Q π ′ ( s , a ) Q_{pi\\\'}(s,a) Q π ′ ?

    2024年01月23日
    瀏覽(17)
  • 強(qiáng)化學(xué)習(xí)論文閱讀(二)SAC算法

    強(qiáng)化學(xué)習(xí)論文閱讀(二)SAC算法

    原文傳遞:SAC算法原文 作者指出深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本效率低下的原因是:策略學(xué)習(xí),TRPO、PPO、A3C每次策略更新都需要收集樣本。學(xué)習(xí)有效的策略需要的步驟和樣本數(shù)量伴隨著任務(wù)的復(fù)雜性呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)。Off-Policy為了重復(fù)使用過(guò)去產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)值,但是在傳統(tǒng)的策略公式當(dāng)中不

    2024年02月06日
    瀏覽(22)
  • 強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列--時(shí)序差分學(xué)習(xí)方法(SARSA算法)

    SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,用于解決馬爾可夫決策過(guò)程(MDP)中的問(wèn)題。 SARSA算法屬于基于值的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 ,用于學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。 在SARSA算法中,智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)。它基于 當(dāng)前狀態(tài)、選擇的動(dòng)作、獲得的獎(jiǎng)勵(lì)、下一個(gè)狀態(tài)和下

    2024年02月11日
    瀏覽(25)

覺(jué)得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請(qǐng)作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包