探索麻雀網上游戲的樂趣：輕鬆放鬆身心的最佳選擇！【 麻雀遊戲軟體：探索中國古老文化的奧秘，感受策略與智慧的結合！】
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探索麻雀網上游戲的樂趣：輕鬆放鬆身心的最佳選擇！
麻雀遊戲軟體：探索中國古老文化的奧秘，感受策略與智慧的結合！
如何使用强化学习玩21点？
"探索麻雀網上游戲的樂趣：輕鬆放鬆身心的最佳選擇！"
探索麻雀網上游戲的樂趣：輕鬆放鬆身心的最佳選擇！
在現代快節奏的生活中，人們經常感到壓力和疲憊。為了紓解這些負面情緒，許多人尋找各種方式來放鬆身心。其中一種最受歡迎的方式是玩網上游戲。麻雀網上游戲是一個非常受歡迎的選擇，因為它不僅能夠提供娛樂，還能夠幫助人們放鬆身心。
1. 麻雀網上游戲的簡介
麻雀網上游戲是一種傳統的中國桌上游戲，它在網絡上得到了重新詮釋和發展。玩家可以通過網絡連接與其他玩家進行對戰，並享受這個古老遊戲的樂趣。麻雀網上游戲的規則相對簡單，但是策略性很高，需要玩家思考和計劃。
2. 輕鬆放鬆身心的優勢
/>麻雀網上游戲有許多優勢，使其成為輕鬆放鬆身心的最佳選
2.1. 娛樂性：麻雀網上游戲提供了豐富多樣的遊戲模式和挑戰，玩家可以根據自己的喜好選擇不同的遊戲方式。無論是單人遊戲還是多人對戰，都能夠帶來極大的娛樂樂趣。
2.2. 智力挑戰：麻雀網上游戲需要玩家思考和計劃，並制定出最佳策略。這種智力挑戰不僅能夠提高玩家的思維能力，還能夠幫助他們放鬆大腦，遠離壓力和煩惱。
2.3. 社交互動：通過麻雀網上游戲，玩家可以與來自世界各地的其他玩家進行互動和交流。這種社交互動不僅能夠擴展玩家的社交圈子，還能夠增加他們的快樂和滿足感。
3. 麻雀網上游戲的具體例子<
>
以下是一些受歡迎的麻雀網上游戲的具體
：
3.1. 麻雀天下：這是一款非常受歡迎的麻雀網上游戲，玩家可以通過網絡連接與其他玩家進行對戰。遊戲提供了多種遊戲模式和挑戰，讓玩家可以根據自己的喜好選擇遊戲方式。
3.2. 麻雀大亨：這是一款以麻雀為主題的經營策略遊戲，玩家需要通過經營和發展自己的麻雀帝國來取得勝利。遊戲結合了策略性和娛樂性，讓玩家可以同時享受遊戲和放鬆身心。
3.3. 麻雀之王：這是一款專注於多人對戰的麻雀網上游戲，玩家可以與其他玩家組成團隊或者進行個人對戰。遊戲提供了豐富的遊戲模式和挑戰，讓玩家可以體驗到不同的遊戲樂趣。
總之，麻雀網上游戲是一個輕鬆放鬆身心的最佳選擇。它提供了娛樂性、智力挑戰和社交互動，讓玩家可以在忙碌的生活中找到片刻的寧靜和樂趣。
"麻雀遊戲軟體：探索中國古老文化的奧秘，感受策略與智慧的結合！"
麻雀遊戲軟體：探索中國古老文化的奧秘，感受策略與智慧的結合
中國古老的文化中有許多奧秘和智慧，麻雀遊戲是一種能夠讓人們深入體驗這些文化的方式。透過麻雀遊戲軟體，我們可以感受到策略和智慧的結合，並且探索中國古老文化的奧秘。
1. 麻雀的
麻雀是一種源自中國的傳統遊戲，可以追溯到數千年前。它被認為是世界上最古老的一種遊戲之一，並且在中國文化中佔有重要地位。麻雀遊戲軟體可以讓我們深入瞭解麻雀的起源和演變。
2. 麻雀則
麻雀遊戲有著複雜的規則，需要玩家運用策略和智慧來贏得比賽。玩家需要根據自己的手牌和對手的行動來做出適當的決策。例如，玩家可以選擇捨棄一張牌以獲得更有利的牌組合，或者選擇碰或槓來增加自己的得分。
3. 麻雀
策略
麻雀遊戲軟體可以讓玩家深入研究並應用各種策略。例如，玩家可以根據對手的行動來推斷他們的手牌，並相應地調整自己的策略。此外，玩家還可以利用特定的牌組合來增加自己的得分，例如槓上開花或者全求人。
4. 麻智慧
麻雀遊戲軟體可以讓玩家體驗到中國古老文化中的智慧。在遊戲中，玩家需要運用自己的智慧來做出最佳的決策，並且在不同的局面下保持冷靜和清晰的思考。這種智慧不僅適用於麻雀遊戲，還可以應用於現實生活中的各種情境。
5. 麻雀遊戲的優勢
麻雀遊戲軟體提供了許多優勢，使玩家能夠更好地體驗中國古老文化的奧秘。首先，軟體可以提供即時的遊戲體驗，玩家可以隨時隨地進行遊戲。其次，軟體可以提供教學功能，讓新手玩家能夠學習和理解麻雀的規則和策略。最後，軟體還可以提供多種不同的遊戲模式和挑戰，讓玩家能夠不斷提升自己的技
和智慧。
總結而言，麻雀遊戲軟體是一種能夠讓人們深入體驗中國古老文化的方式。通過遊戲，我們可以感受到策略和智慧的結合，並且探索中國古老文化的奧秘。無論是對於麻雀愛好者還是對於對中國文化感興趣的人來説，麻雀遊戲軟體都是一個值得嘗試的選擇。
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發佈於 2020-08-04 11
:13
舉報本文將比較分析Monte-Carlo控制算法與時域差分控制算法在解2
（Blackjack）博弈中的應用。
我們注意到很少有文章詳細解釋Monte-Carlo方法，而只是跳到深度Q-learning應用程式。
在本文中，您將了解強化學習中無模型算法背後的動機和內部工作原理
同時應用它們來解決Blackjack。
在正式開始之前，我們假設您對強化學習的基本概念有所了解，如果你沒接觸過相關
，也沒關係，這裏有一個簡短的概述:
在通常的強化學習設置中，代理在環境中執行操作，並從環境中獲得觀察結果和獎勵。
代理執行的這些任務可以是情景性的，也可以是持續性的。21點是情景性的遊戲，也就是説，它以你是贏是輸告終。
代理期望最大化其累積的回報，也就是所謂的「預期回報」。相比將來可能獲得的獎勵，可以立刻獲得的獎勵顯得更加重要。例如Gt = Rt + 1 +γRt + 2 +…
我們假設我們的環境具有馬爾可夫性質，即在給定當前狀態的情況下，未來狀態或獎勵獨立於過去狀態，
P(St+1|St) = P(St+1|S1,S2,S3,…St)。
代理採取的策略，可以看做是從感知到的環境狀態到該狀態下的行動的一種映射。
我們定義狀態對V (s)對應於一個策略π:當agent在某一狀態運行並遵循策略π時，它就會獲得預期的回報。記得V(s)總是對應於某些政策略π。
我們還定義了行為函數Q(s,a)，其值代表在狀態s下遵循策略π，並採取行動'a'。
V(s) = E [Gt | St = s]， Q(s,a) = E [Gt | St = s, At=a]，也可以如下圖所示。這種
式在計算V(s)和Q(s,a)時會更有用。
Pss '是環境
性，utton和Barto的書中也被稱為P(s '， r|s, a)
動態規劃等各種基於模型的方法使用Bellman方程(V(St)和V(St+1)之間的遞歸
，通過迭代尋找最函數數。
無模型（Model-free）方法
要使用基於模型的方法，我們需要境有完整的了解，即我們需要知道Pss'：
如果agent處於狀態St=1，並且在At=a處採取行動，那麼我們最終會得到狀態St+1=s '的轉換概率。例如，如果一個機械人選擇向前移動，它可能會側身移動，以防它下面的地板很滑。在像21點這樣的遊戲中，我們的行動空間是有限的，因為我們可以選擇「打」或「堅持」，但我們可以在任何一種可能的狀態結束!在21態下>你、莊及你是否有可用的ace決定，如下:
複製
當我們沒有環境模型時該怎麼辦?你通過一次又一次地與它們交互來獲取樣本，並從它們那裏估計這些信息。無模型基本上是一種反覆試驗的方法，不
對環境意兩種狀態之間的轉移概率有明確的了解。
因此，我們看到無模型系統甚至不能考慮它們的環境將如何響應某個特定的動作而發生變化。這樣，相對於構建一個足夠精確的環境模型，其真正瓶頸是構建更複雜的方法，同時具有合理的優勢。(例如，我們不可能列出在21每一種狀態下，發卡人抽到下一張牌的概率。)
解了無
法背
之後，讓
們來看看一些算法!
蒙特卡羅預測算法
為了構建更好的策略，我們首先需要能夠評估任何策略。如果一個agent對多個事件遵循一個策略，使用蒙特卡羅預測，我們可以根些事件的結果構建Q表(即「估計」行為價值函數)。
我們可以從一個隨機策略開始，比如" stick "如果sum大於18，概率是80%因為我們不想超過21。否則，如果sum小於18，我們將以80%的概率「命中以下代
以下生成劇集，然後我們將對該策略進行評估:
複製
現在，我們想要得到給定策略的Q函數，它需要直接從經驗中學習價值函數。請注在蒙特卡洛方法中，我們將在一集的最後獲得獎勵。
集= S1
1, 皇朝娛樂
港娛樂 S2 A2 R2, S3 A3 R3……ST(直至終
態的步驟序
)
我們將從MDP的示例返回中學習值函數，回顧一下:
什麼是樣本回報?假設我們使用一個策略玩了10次，當我們10次訪問相同的狀態『S』時，我們得到了2,6,5,7的獎勵，那麼樣本返回值就是(2+6+5+7)/4 = 20/4 = 5 ~V(S)。因此，樣本回報是每一集的平均回報(回我們訪問狀順序在這裏並不重要，每個值的估計值都是獨立計算的!
這樣我們既可以建立一個V表，也可以建立一個Q表。為了創建一個Q表，我們需要跟蹤每訪問一個(狀態，動作)對所獲得的獎勵，同時也要記錄我們訪問這個狀態的次數，比如n個表。這取決於在估計q值時所選擇的返回值。
第一次訪問MC: 在一次迭代中，我們平均只訪問第一次(s,a)的回報。從統計學上來説，這是一種不偏不倚的方法。
每一次訪問MC: 在一次迭代中，我們只一次訪問(s,a)進行平均回報。這在統計學上是有偏見的。
例如:在一個情節,S1 A1 R1, R2 S2 A2, S3 A3 R3, S1 A1 R4→結束。然後第一次訪問MC會考慮獎勵
到R3計算回報，而每次訪問MC會考慮所有的獎勵直到劇集結束。
在這裏，在21點，它不太影們是否使用首次訪問或訪問MC是
次訪問M
測算法：
但我們將實現每次訪問MC預測如下所示:
複製
<
們首先初始化一個Q表和N表，以保持對每個狀態-行為對
在生成集函數中，我們前面討論過的8
0隨機策略。
複製
這將估計用於生成劇集的任何策Q表!
一旦有了Q值,得到效用是相當容易的V(s)= Q(s,π(s))。讓我們畫出狀態值V(s)!
繪製出3
0*2個狀態V(s)，每個V(s)
值都在[-1,1]之間，因為對於贏、平和輸，
得到的獎勵是+
蒙特卡羅控制算法
這是一個簡單的計劃。我們從一個隨機策略開始，使用MC預測計算Q表。所以我們現在知道了哪些行為，哪些狀態比其他狀態更好，也就是説它們的Q值更大。所以我們可以改進現有的策略，根據我們的知識貪婪地選擇每個狀的最佳操作，即Q表，然後重新計算Q表，貪婪地選擇下一個策略，以此類推!聽起來不錯嗎?
增量平均值:還記得我們在MC預測中是如何用所有收益的平均值來估計Q值的嗎?但現在不同於MC Pred，在MC Control中，我們的策略正在經歷每一個周期的變化!我們可以用之前的Q值來表示同樣的方程，如果你看到N(St, at) * Q(St, at)是Gt，你自己也可以得到同樣的方程，因此Gt-Q(St, at)是增量變化。
常數阿爾法:現在隨着N(St,At)的增加，也就是我們在交互中多次訪問同一個狀態-動作對，增量變化項減少，這意味着我們的後一種體驗對初始狀態的影響會越來越為了解決這個我們可以用一個常數α取代(1/N)項,即超參數,供我擇。
了這些重要的實際變化的想法，只是採樣，這是
法的首問MC控制!
我們將實現每次訪問MC控件，因為它稍微容易一些。
複製
我們只使3個函數使代碼看起來更整潔。要像預測MC那樣生成劇集，我們需要
策略p>upd
_Q函數量均值和常數更新q值。最後我們調用MC控件中的所有這些函數和ta-da!
複製
最後我們有了一個學習玩21點的算法，至
一個稍微簡版本。讓我們將學習到的策
Sutton和Barto在R
最優策略進行。
!好了，我們的AI在玩21點的時候贏了很多次!
時間差分(TD)方法
21點並不是學習TD方法優點的最佳環境，因為21點是一種情景博弈，蒙特卡羅方法假設情景環境。在MC控制中，在每一集結束時，我們更新Q表並更新我們的策略。因此我們無
找出是哪個錯誤的舉動導致了失敗，但這在像21點這樣的短時間遊戲中並不重要。
如果它是一個更長的像國際象棋遊戲,它將更有意義使用TD控制方法,因為他們輔助程序,這意味着會等到最後一集更新預期未來回報評估(V),它只會等到下一個時間步長更新值估計。
TD方法的獨特之處在於，它是由相同數量的時間連續估計值之間的差異驅動的。關於時間差異學習的起源更多的是在動物心理學中，特別是在二次強化的概念中。二級強化物
強化物配對的
來自環境本身的獎勵)因此二級強化物具有類似的性質。
例如，在MC控:
但是在TD控制中：
就像動態規劃一TD在每一步都使用Bellman方程來更新。
下圖可以幫助解釋DP、MC和TD方法之間的區別。
因此我們能想到的增量意味着以不同的好像Gt的目標或期望返回代理會有,而是返回了Q(St,At)所以意義推動Q值由αGt * (Gt-Q(St,At))p>同樣在TD方法的情況下,瞬時TD目標是Rt+1+γQ(St+1,At+1)和TD誤差誤(Rt+1 +γQ(St+1,At+1)- Q(St,A
。
<
ARSA或SA
o)
在python中是這樣實現的:
複
SARSA
or Q-learning
li>
複製
Expected SARSA
在python中是這樣實現的:
複製
注意控制方法中的Q表在每次迭代的每一個時間步長中都會更新，而MC控制在每一集結束時都會更新。
這裏沒有像MC方法那樣深入地解釋TD方法，而是以一較的方式進行分析，但是對於那些感興趣的人來説，這3種方法都是在notebook中實現的。
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探索麻雀網上游戲的樂趣：輕鬆放鬆身心的最佳選擇！
麻雀遊戲軟體：探索中國古老文化的奧秘，感受策略與智慧的結合！
如何使用强化学习玩21点？
"探索麻雀網上游戲的樂趣：輕鬆放鬆身心的最佳選擇！"
探索麻雀網上游戲的樂趣：輕鬆放鬆身心的最佳選擇！
在現代快節奏的生活中，人們經常感到壓力和疲憊。為了紓解這些負面情緒，許多人尋找各種方式來放鬆身心。其中一種最受歡迎的方式是玩網上游戲。麻雀網上游戲是一個非常受歡迎的選擇，因為它不僅能夠提供娛樂，還能夠幫助人們放鬆身心。
1. 麻雀網上游戲的簡介
麻雀網上游戲是一種傳統的中國桌上游戲，它在網絡上得到了重新詮釋和發展。玩家可以通過網絡連接與其他玩家進行對戰，並享受這個古老遊戲的樂趣。麻雀網上游戲的規則相對簡單，但是策略性很高，需要玩家思考和計劃。
2. 輕鬆放鬆身心的優勢
/>麻雀網上游戲有許多優勢，使其成為輕鬆放鬆身心的最佳選
2.1. 娛樂性：麻雀網上游戲提供了豐富多樣的遊戲模式和挑戰，玩家可以根據自己的喜好選擇不同的遊戲方式。無論是單人遊戲還是多人對戰，都能夠帶來極大的娛樂樂趣。
2.2. 智力挑戰：麻雀網上游戲需要玩家思考和計劃，並制定出最佳策略。這種智力挑戰不僅能夠提高玩家的思維能力，還能夠幫助他們放鬆大腦，遠離壓力和煩惱。
2.3. 社交互動：通過麻雀網上游戲，玩家可以與來自世界各地的其他玩家進行互動和交流。這種社交互動不僅能夠擴展玩家的社交圈子，還能夠增加他們的快樂和滿足感。
3. 麻雀網上游戲的具體例子<
>
以下是一些受歡迎的麻雀網上游戲的具體
：
3.1. 麻雀天下：這是一款非常受歡迎的麻雀網上游戲，玩家可以通過網絡連接與其他玩家進行對戰。遊戲提供了多種遊戲模式和挑戰，讓玩家可以根據自己的喜好選擇遊戲方式。
3.2. 麻雀大亨：這是一款以麻雀為主題的經營策略遊戲，玩家需要通過經營和發展自己的麻雀帝國來取得勝利。遊戲結合了策略性和娛樂性，讓玩家可以同時享受遊戲和放鬆身心。
3.3. 麻雀之王：這是一款專注於多人對戰的麻雀網上游戲，玩家可以與其他玩家組成團隊或者進行個人對戰。遊戲提供了豐富的遊戲模式和挑戰，讓玩家可以體驗到不同的遊戲樂趣。
總之，麻雀網上游戲是一個輕鬆放鬆身心的最佳選擇。它提供了娛樂性、智力挑戰和社交互動，讓玩家可以在忙碌的生活中找到片刻的寧靜和樂趣。
"麻雀遊戲軟體：探索中國古老文化的奧秘，感受策略與智慧的結合！"
麻雀遊戲軟體：探索中國古老文化的奧秘，感受策略與智慧的結合
中國古老的文化中有許多奧秘和智慧，麻雀遊戲是一種能夠讓人們深入體驗這些文化的方式。透過麻雀遊戲軟體，我們可以感受到策略和智慧的結合，並且探索中國古老文化的奧秘。
1. 麻雀的
麻雀是一種源自中國的傳統遊戲，可以追溯到數千年前。它被認為是世界上最古老的一種遊戲之一，並且在中國文化中佔有重要地位。麻雀遊戲軟體可以讓我們深入瞭解麻雀的起源和演變。
2. 麻雀則
麻雀遊戲有著複雜的規則，需要玩家運用策略和智慧來贏得比賽。玩家需要根據自己的手牌和對手的行動來做出適當的決策。例如，玩家可以選擇捨棄一張牌以獲得更有利的牌組合，或者選擇碰或槓來增加自己的得分。
3. 麻雀
策略
麻雀遊戲軟體可以讓玩家深入研究並應用各種策略。例如，玩家可以根據對手的行動來推斷他們的手牌，並相應地調整自己的策略。此外，玩家還可以利用特定的牌組合來增加自己的得分，例如槓上開花或者全求人。
4. 麻智慧
麻雀遊戲軟體可以讓玩家體驗到中國古老文化中的智慧。在遊戲中，玩家需要運用自己的智慧來做出最佳的決策，並且在不同的局面下保持冷靜和清晰的思考。這種智慧不僅適用於麻雀遊戲，還可以應用於現實生活中的各種情境。
5. 麻雀遊戲的優勢
麻雀遊戲軟體提供了許多優勢，使玩家能夠更好地體驗中國古老文化的奧秘。首先，軟體可以提供即時的遊戲體驗，玩家可以隨時隨地進行遊戲。其次，軟體可以提供教學功能，讓新手玩家能夠學習和理解麻雀的規則和策略。最後，軟體還可以提供多種不同的遊戲模式和挑戰，讓玩家能夠不斷提升自己的技
和智慧。
總結而言，麻雀遊戲軟體是一種能夠讓人們深入體驗中國古老文化的方式。通過遊戲，我們可以感受到策略和智慧的結合，並且探索中國古老文化的奧秘。無論是對於麻雀愛好者還是對於對中國文化感興趣的人來説，麻雀遊戲軟體都是一個值得嘗試的選擇。
如何使用强
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使用強化學習玩21點？
用户7623498
發佈於 2020-08-04 11:34:13
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發佈於 2020-08-04 11
:13
舉報本文將比較分析Monte-Carlo控制算法與時域差分控制算法在解2
（Blackjack）博弈中的應用。
我們注意到很少有文章詳細解釋Monte-Carlo方法，而只是跳到深度Q-learning應用程式。
在本文中，您將了解強化學習中無模型算法背後的動機和內部工作原理
同時應用它們來解決Blackjack。
在正式開始之前，我們假設您對強化學習的基本概念有所了解，如果你沒接觸過相關
，也沒關係，這裏有一個簡短的概述:
在通常的強化學習設置中，代理在環境中執行操作，並從環境中獲得觀察結果和獎勵。
代理執行的這些任務可以是情景性的，也可以是持續性的。21點是情景性的遊戲，也就是説，它以你是贏是輸告終。
代理期望最大化其累積的回報，也就是所謂的「預期回報」。相比將來可能獲得的獎勵，可以立刻獲得的獎勵顯得更加重要。例如Gt = Rt + 1 +γRt + 2 +…
我們假設我們的環境具有馬爾可夫性質，即在給定當前狀態的情況下，未來狀態或獎勵獨立於過去狀態，
P(St+1|St) = P(St+1|S1,S2,S3,…St)。
代理採取的策略，可以看做是從感知到的環境狀態到該狀態下的行動的一種映射。
我們定義狀態對V (s)對應於一個策略π:當agent在某一狀態運行並遵循策略π時，它就會獲得預期的回報。記得V(s)總是對應於某些政策略π。
我們還定義了行為函數Q(s,a)，其值代表在狀態s下遵循策略π，並採取行動'a'。
V(s) = E [Gt | St = s]， Q(s,a) = E [Gt | St = s, At=a]，也可以如下圖所示。這種
式在計算V(s)和Q(s,a)時會更有用。
Pss '是環境
性，utton和Barto的書中也被稱為P(s '， r|s, a)
動態規劃等各種基於模型的方法使用Bellman方程(V(St)和V(St+1)之間的遞歸
，通過迭代尋找最函數數。
無模型（Model-free）方法
要使用基於模型的方法，我們需要境有完整的了解，即我們需要知道Pss'：
如果agent處於狀態St=1，並且在At=a處採取行動，那麼我們最終會得到狀態St+1=s '的轉換概率。例如，如果一個機械人選擇向前移動，它可能會側身移動，以防它下面的地板很滑。在像21點這樣的遊戲中，我們的行動空間是有限的，因為我們可以選擇「打」或「堅持」，但我們可以在任何一種可能的狀態結束!在21態下>你、莊及你是否有可用的ace決定，如下:
複製
當我們沒有環境模型時該怎麼辦?你通過一次又一次地與它們交互來獲取樣本，並從它們那裏估計這些信息。無模型基本上是一種反覆試驗的方法，不
對環境意兩種狀態之間的轉移概率有明確的了解。
因此，我們看到無模型系統甚至不能考慮它們的環境將如何響應某個特定的動作而發生變化。這樣，相對於構建一個足夠精確的環境模型，其真正瓶頸是構建更複雜的方法，同時具有合理的優勢。(例如，我們不可能列出在21每一種狀態下，發卡人抽到下一張牌的概率。)
解了無
法背
之後，讓
們來看看一些算法!
蒙特卡羅預測算法
為了構建更好的策略，我們首先需要能夠評估任何策略。如果一個agent對多個事件遵循一個策略，使用蒙特卡羅預測，我們可以根些事件的結果構建Q表(即「估計」行為價值函數)。
我們可以從一個隨機策略開始，比如" stick "如果sum大於18，概率是80%因為我們不想超過21。否則，如果sum小於18，我們將以80%的概率「命中以下代
以下生成劇集，然後我們將對該策略進行評估:
複製
現在，我們想要得到給定策略的Q函數，它需要直接從經驗中學習價值函數。請注在蒙特卡洛方法中，我們將在一集的最後獲得獎勵。
集= S1
1, 皇朝娛樂
港娛樂 S2 A2 R2, S3 A3 R3……ST(直至終
態的步驟序
)
我們將從MDP的示例返回中學習值函數，回顧一下:
什麼是樣本回報?假設我們使用一個策略玩了10次，當我們10次訪問相同的狀態『S』時，我們得到了2,6,5,7的獎勵，那麼樣本返回值就是(2+6+5+7)/4 = 20/4 = 5 ~V(S)。因此，樣本回報是每一集的平均回報(回我們訪問狀順序在這裏並不重要，每個值的估計值都是獨立計算的!
這樣我們既可以建立一個V表，也可以建立一個Q表。為了創建一個Q表，我們需要跟蹤每訪問一個(狀態，動作)對所獲得的獎勵，同時也要記錄我們訪問這個狀態的次數，比如n個表。這取決於在估計q值時所選擇的返回值。
第一次訪問MC: 在一次迭代中，我們平均只訪問第一次(s,a)的回報。從統計學上來説，這是一種不偏不倚的方法。
每一次訪問MC: 在一次迭代中，我們只一次訪問(s,a)進行平均回報。這在統計學上是有偏見的。
例如:在一個情節,S1 A1 R1, R2 S2 A2, S3 A3 R3, S1 A1 R4→結束。然後第一次訪問MC會考慮獎勵
到R3計算回報，而每次訪問MC會考慮所有的獎勵直到劇集結束。
在這裏，在21點，它不太影們是否使用首次訪問或訪問MC是
次訪問M
測算法：
但我們將實現每次訪問MC預測如下所示:
複製
<
們首先初始化一個Q表和N表，以保持對每個狀態-行為對
在生成集函數中，我們前面討論過的8
0隨機策略。
複製
這將估計用於生成劇集的任何策Q表!
一旦有了Q值,得到效用是相當容易的V(s)= Q(s,π(s))。讓我們畫出狀態值V(s)!
繪製出3
0*2個狀態V(s)，每個V(s)
值都在[-1,1]之間，因為對於贏、平和輸，
得到的獎勵是+
蒙特卡羅控制算法
這是一個簡單的計劃。我們從一個隨機策略開始，使用MC預測計算Q表。所以我們現在知道了哪些行為，哪些狀態比其他狀態更好，也就是説它們的Q值更大。所以我們可以改進現有的策略，根據我們的知識貪婪地選擇每個狀的最佳操作，即Q表，然後重新計算Q表，貪婪地選擇下一個策略，以此類推!聽起來不錯嗎?
增量平均值:還記得我們在MC預測中是如何用所有收益的平均值來估計Q值的嗎?但現在不同於MC Pred，在MC Control中，我們的策略正在經歷每一個周期的變化!我們可以用之前的Q值來表示同樣的方程，如果你看到N(St, at) * Q(St, at)是Gt，你自己也可以得到同樣的方程，因此Gt-Q(St, at)是增量變化。
常數阿爾法:現在隨着N(St,At)的增加，也就是我們在交互中多次訪問同一個狀態-動作對，增量變化項減少，這意味着我們的後一種體驗對初始狀態的影響會越來越為了解決這個我們可以用一個常數α取代(1/N)項,即超參數,供我擇。
了這些重要的實際變化的想法，只是採樣，這是
法的首問MC控制!
我們將實現每次訪問MC控件，因為它稍微容易一些。
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我們只使3個函數使代碼看起來更整潔。要像預測MC那樣生成劇集，我們需要
策略p>upd
_Q函數量均值和常數更新q值。最後我們調用MC控件中的所有這些函數和ta-da!
複製
最後我們有了一個學習玩21點的算法，至
一個稍微簡版本。讓我們將學習到的策
Sutton和Barto在R
最優策略進行。
!好了，我們的AI在玩21點的時候贏了很多次!
時間差分(TD)方法
21點並不是學習TD方法優點的最佳環境，因為21點是一種情景博弈，蒙特卡羅方法假設情景環境。在MC控制中，在每一集結束時，我們更新Q表並更新我們的策略。因此我們無
找出是哪個錯誤的舉動導致了失敗，但這在像21點這樣的短時間遊戲中並不重要。
如果它是一個更長的像國際象棋遊戲,它將更有意義使用TD控制方法,因為他們輔助程序,這意味着會等到最後一集更新預期未來回報評估(V),它只會等到下一個時間步長更新值估計。
TD方法的獨特之處在於，它是由相同數量的時間連續估計值之間的差異驅動的。關於時間差異學習的起源更多的是在動物心理學中，特別是在二次強化的概念中。二級強化物
強化物配對的
來自環境本身的獎勵)因此二級強化物具有類似的性質。
例如，在MC控:
但是在TD控制中：
就像動態規劃一TD在每一步都使用Bellman方程來更新。
下圖可以幫助解釋DP、MC和TD方法之間的區別。
因此我們能想到的增量意味着以不同的好像Gt的目標或期望返回代理會有,而是返回了Q(St,At)所以意義推動Q值由αGt * (Gt-Q(St,At))p>同樣在TD方法的情況下,瞬時TD目標是Rt+1+γQ(St+1,At+1)和TD誤差誤(Rt+1 +γQ(St+1,At+1)- Q(St,A
。
<
ARSA或SA
o)
在python中是這樣實現的:
複
SARSA
or Q-learning
li>
複製
Expected SARSA
在python中是這樣實現的:
複製
注意控制方法中的Q表在每次迭代的每一個時間步長中都會更新，而MC控制在每一集結束時都會更新。
這裏沒有像MC方法那樣深入地解釋TD方法，而是以一較的方式進行分析，但是對於那些感興趣的人來説，這3種方法都是在notebook中實現的。
參與 騰訊雲體分享計p>，分享自微信公眾號。原始發表：2019-01-29，如有侵
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