CS 188 Project3(RL) Q8: Bridge Crossing Revisited
首先，在無噪聲的BridgeGrid上用默認學習率訓練50次徹底隨機的Q-learner學習，觀察是否找到最佳策略。python python gridworld.py -a q -k 50 -n 0 -g BridgeGrid -e 1 如今採用epsilon設置爲0作一樣的實驗。是否存在一個epsilon和一個學習率，在50次迭代以後，極可能（大於99%）會學習到最佳策略？analysis.p
相關文章
- 1. CS 188 Project3(RL) Q8: Bridge Crossing Revisited
- 2. CS 188 Project4(RL) Q1:Observation Probability
- 3. Self Crossing
- 4. Structure-from-Motion Revisited
- 5. Local Optimization Revisited
- 6. Chiaki Sequence Revisited
- 7. Multiple Hypothesis Tracking Revisited
- 8. Crossing Road Simulation
- 9. clock domain crossing(CDC)
- 10. CS 229 notes Supervised Learning
- 更多相關文章...
- • 系統定義的TypeHandler - MyBatis教程
- • Docker events 命令 - Docker命令大全
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. CS 188 Project3(RL) Q8: Bridge Crossing Revisited
- 2. CS 188 Project4(RL) Q1:Observation Probability
- 3. Self Crossing
- 4. Structure-from-Motion Revisited
- 5. Local Optimization Revisited
- 6. Chiaki Sequence Revisited
- 7. Multiple Hypothesis Tracking Revisited
- 8. Crossing Road Simulation
- 9. clock domain crossing(CDC)
- 10. CS 229 notes Supervised Learning