首页 基于《接金币》的逆强化学习项目.zip

基于《接金币》的逆强化学习项目.zip

上传者： 51320133 | 上传时间： 2025-04-27 19:58:48 | 文件大小： 169KB | 文件类型： ZIP
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 20 个子文件 169KB ） 基于《接金币》的逆强化学习项目.zip","children":[{"title":"content","children":[{"title":"sounds","children":[{"title":"prop.wav <span style='color:#111;'> 58.97KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"move.wav <span style='color:#111;'> 24.68KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"C++代码","children":[{"title":"platform_full+replay.cpp <span style='color:#111;'> 9.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"platform_full.cpp <span style='color:#111;'> 7.86KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"platform.cpp <span style='color:#111;'> 6.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"boot_a.cpp <span style='color:#111;'> 5.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"rob.cpp <span style='color:#111;'> 9.48KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"catch_it","children":[{"title":"rob.exe <span style='color:#111;'> 113.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"utils.py <span style='color:#111;'> 9.21KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ilpo.py <span style='color:#111;'> 8.89KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"catch.sh <span style='color:#111;'> 202B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seNet.py <span style='color:#111;'> 20.99KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"reaction.py <span style='color:#111;'> 16.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seILPO.py <span style='color:#111;'> 22.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Catch_ILPO.py <span style='color:#111;'> 12.32KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"__pycache__","children":[{"title":"ilpo.cpython-37.pyc <span style='color:#111;'> 6.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"utils.cpython-37.pyc <span style='color:#111;'> 7.35KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seNet.cpython-37.pyc <span style='color:#111;'> 14.90KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"video.exe <span style='color:#111;'> 113.00KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 60B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明

个人信息

下载历史

相关资源标签

热门下载

最新下载