蒙特卡洛

实现了基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源) 特点 自我对弈 详细注释 流程简单 代码结构 net：策略价值网络实现 mcts：蒙特卡洛树实现 server：前端界面代码 legacy：废弃代码 docs：其他文件 utils：工具代码 network.py：移植过来的网络结构代码 model_5400.pkl：移植过来的网络训练权重 train_agent.py：训练脚本 web_server.py：对弈服务脚本 web_server_demo.py：对弈服务脚本（移植网络） 1.1 流程 1.2策略价值网络 采用了类似ResNet的结构，加入了...

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 1.核心词汇 概率函数和奖励函数：概率函数定量地表达状态转移的概率，其可以表现环境的随机性。但是实际上，我们经常处于一个未知的环境中，即概率函数和奖励函数是未知的。 Q表格：其表示形式是表格，其中表格的横轴为动作（智能体的动作），纵轴为环境的状态，每一个坐标点对应某时刻智能体和环境的状态，并通过对应的奖励反馈选择被执行的动作。一般情况下，Q表格是一个已经训练好的表格，不过我们也可以每执行一步，就对Q表格进行更新，然后用下一个状态的Q值来...