以加強(qiáng)式學(xué)習(xí)建構(gòu)機(jī)器人行為融合演算法(編輯修改稿)
2025-03-11 07:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? Correlated measurement Q Q(s, a) = r(s, a) + *(δ(s, a)) π* = arg maxa Q(s, a)? Relation between Q and V* V*(s) = maxa‘Q(s, a’)? Estimate Qvalue iteratively Q＇ (s, a) ← r + maxa＇ Q＇ (s, a’)13背景介紹 : QLearning14背景介紹 :決策樹分割法15背景介紹 : Subsumption Architecture16單一行為模仿演算法? 加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)? 決策樹結(jié)構(gòu)狀態(tài)空間之加強(qiáng)式學(xué)習(xí)17加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)18加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)? 純度計算公式：19加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)切割終止條件：內(nèi)部節(jié)點(diǎn)所包含的區(qū)域太小內(nèi)部節(jié)點(diǎn)所包含的資料量太少切割過後，會導(dǎo)致某一邊沒有資料內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的純度夠純20加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)21加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)22加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)總純度23加強(qiáng)式學(xué)習(xí)之決策樹分割法 (RLbased DT)24決策樹結(jié)構(gòu)狀態(tài)空間之加強(qiáng)式學(xué)習(xí)agentenvironmentreward
研究報告相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1