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强化学习FrozenLake求解

FrozenLake % 让agent越过危险到达目标大概情景是湖面结冰不结实、黑色圆圈表示踩到就会跌落、白色圆圈表示目标、红色小圆圈代表agent ?

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一文带你实战强化学习（上） | DQN

在Gym工具包中，“Frozen Lake”游戏有两个版本：“FrozenLakeV0”和“FrozenLake8X8-V0”。...这里，我们选择“FrozenLake8X8-V0”版本。 ?...“FrozenLake8X8-V0”游戏示意图上图是“FrozenLake8X8-V0”游戏的示意图，图左是图形化后的游戏环境，白色标记为“冰窟窿”，图右是游戏本身的可视化形式，“S”代表“起始位置”...接下来我们写一个测试函数，利用学到的Q值表来玩“FrozenLake8x8-v0”游戏。...在第64行代码我们用成功到达目标位置的回合数“sum(rewardList)”除以总的回合数“len(rewardList)”得到了agent玩“FrozenLake8x8-v0”游戏的成功率。

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TensorFlow强化学习入门（0）——Q-Learning的查找表实现和神经网络实现

查找表实现 # FrozenLake 问题的规则 SFFF (S: 起始点, 安全) FHFH (F: 冰层, 安全) FFFH (H: 空洞, 跌落危险) HFFG...(G: 目的地, 飞盘所在地) 本教程会基于OpenAI gym尝试解决上述的FrozenLake问题。...FrozenLake问题发生在一个4*4的网格区域上，其中包括起始区，安全冰层区，危险空洞区和目标地点，，在任意的时刻agent可以上下左右移动，我们的目标是让agent在不跌落至空洞的前提下到达目的地...在FrozenLake问题中，有16个状态（每一个表格单元对应一个情况），4个可选行动，这产生了一个16*4的Q值表格。我们首先将表格初始化为全0，当有行动得分之后我们据此对表格进行更新。...在FrozenLake的例子中，我们使用单层网络来接受虚拟编码(One-hot encoding)后的当前状态(1x16)，输出为包含4个Q值的矢量，每个Q值对应一个方向。

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强化学习之策略迭代和价值迭代(gym)

前言 —— 基于动态规划的强化学习一、策略迭代 1.1 伪代码 1.2 基于冰湖环境的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0 import gym import time import...episode+1, reward, t+1)) env.render() break # 创建冰湖环境 env = gym.make('FrozenLake8x8...二、价值迭代 2.1 伪代码 2.2 基于冰湖的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0 import gym import time import numpy as np def...format(episode+1, reward, t+1)) env.render() break env = gym.make('FrozenLake8x8

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【机器学习】机器学习的重要方法——强化学习：理论，方法与实践

二、强化学习算法的分类与示例代码（省略之前的分类和伪代码部分，直接展示应用场景代码）应用场景：FrozenLake环境 FrozenLake是一个经典的强化学习环境，其中智能体需要在一个4x4的网格世界中移动...首先，我们需要安装必要的库（如果尚未安装）： pip install gym 然后，我们可以使用Python和Gym库来编写一个简单的强化学习示例，使用Q-learning算法解决FrozenLake问题...： import numpy as np import gym from collections import deque # 初始化环境 env = gym.make('FrozenLake-v0...下面，我们将扩展前面的FrozenLake示例，包括一个随机策略的智能体，并比较两者的表现。...import numpy as np import gym # 初始化环境 env = gym.make('FrozenLake-v0', is_slippery=False)

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超越CoT！微软剑桥中科院提出MVoT，直接可视化多模态推理过程

MAZE和MINIBEHAVIOR聚焦于与空间布局的交互，而FROZENLAKE强调在动态环境中的细粒度模式识别。...实验结果表明，MVoT在任务中的表现具有竞争力，在高难度的FROZENLAKE场景中，MVoT的表现比传统的思维链（CoT）高出了20%多。不同系统变体在任务中的实验结果。...而在FROZENLAKE上，MVoT的准确率为85.60%，优于Direct和CoT。这表明MVoT比CoT拥有更好的稳定性和稳健性。...定性分析图4展示了FROZENLAKE中生成图像的正确与错误示例。可视化生成的错误分类如下： (1)错误可视化（Wrong Visualization）：生成的可视化内容不准确。...如表4所示，在MAZE和MINIBEHAVIOR上，上限性能达到了接近100%的准确率；在FROZENLAKE上，达到了92%的准确率。

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蒙特卡洛方法及其实例实现

FrozenLake-v0问题是在一个4 * 4矩阵中，从起始位置S，走到终点G，中间有道路F和陷阱H，希望通过训练使得智能体能从S快速到达G。...import gym import numpy as np env = gym.make("FrozenLake-v0", is_slippery=False) # FrozenLake-v1 FrozenLake-v0

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AI Agent在复杂环境中的无模型决策机制设计与实现

代码实战：基于Q-Learning的无模型AI Agent下面我们以经典的 FrozenLake 环境（冰湖环境，OpenAI Gym 提供）为例，演示无模型方法下AI Agent的高效决策过程。...import numpy as npimport gym# 创建环境env = gym.make("FrozenLake-v1", is_slippery=False) # 冰湖环境，非随机滑动n_states

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只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max

在多个典型的视觉导航任务中，包括 FROZENLAKE、MAZE 和 MINIBEHAVIOR，该方法实现了显著的性能提升。...以下是动态示例：冰湖（FrozenLake）：这是一个具有随机性的网格世界（gridworld）环境，智能体需从指定起点出发，安全到达目标位置，期间必须避免掉入「冰洞」。...具体来说，为了对比视觉规划与基于语言的规划，该团队实验了三种视觉导航环境：FROZENLAKE、MAZE 和 MINIBEHAVIOR。...正如预期，该团队的强化学习训练的第一阶段（强制输出格式，但不教授规划行为）获得了近乎随机的性能（例如，在 FROZENLAKE 数据集上实现了 11% 的 EM）。...如图 5 所示，当在 FROZENLAKE 环境中，随着网格尺寸从 3×3 增加到 6×6，Gemini 2.5 Pro 的 EM 分数从 98.0% 骤降至了 38.8%。

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强化学习之Q-learning简介

state和action获得下一步的state和reward 更新q-table: Q[s,a] = Q[s,a] + lr*(r + y*np.max(Q[s1,:]) - Q[s,a]) 实例以FrozenLake...为例，代码如下： # import lib import gym import numpy as np # Load the environment env = gym.make('FrozenLake-v0...env.action_space.sample()) else: state = next_state t += 1 env.close() FrozenLake...import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # laod env env = gym.make('FrozenLake-v0

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微软发出警告，俄罗斯黑客正进行大范围的凭证窃取攻击

自2021年11月以来，Recorded Future详细介绍了APT28（又名BlueDelta、Forest Blizzard、FROZENLAKE、Iron Twilight和Fancy Bear

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Gym 的 Frozen Lake 环境介绍

上一篇文章有介绍gym里面env的基本用法，下面几行可以打印出一个当前环境的可视化： import gym # loading the Gym library env = gym.make("FrozenLake-v0

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重磅！淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL，高效支持十亿到千亿参数大模型训练

此外，该训练结果具备良好的跨任务迁移能力，能有效泛化至其他环境如 FrozenLake。...FrozenLake（冰冻湖）：训练成功率从 16.8% 提升至 26.0%，有效动作占比从 69.1% 提升至 88.8%；验证集成功率也从 12.9% 升至 23.8%。...在 FrozenLake 环境训练的性能变化趋势。 WebShop（网页购物）：在模拟真实购物任务中，训练和验证集上的成功率从 37% 大幅提升至超过 85%。

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matlab强化学习Q-Learning与Sarsa对比

Q-Learning强化学习FrozenLake求解观察下一步选取哪一个动作会带来最大的奖励, 但是在真正要做决定时, 却不一定会选取到那个带来最大奖励的动作, Q-learning 只是估计了一下接下来的动作值

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增强学习Q-learning分析与演示（入门）

treasure_on_right.py https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/FrozenLake.../Q%20Learning%20with%20FrozenLake.ipynb https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.html http://baijiahao.baidu.com

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matlab增强学习之小球不落地

训练1000次之后的agent效果在利用之前FrozenLake环境训练当中那种面向对象方式管理程序时发现训练后期运行速度变慢、而且是肉眼可观察到的变慢，所以采用了matlab另一种程序文件管理方式packages

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【四】-强化学习入门简介---PaddlePaddlle强化学习及PARL框架

Gym中：一般控制场景分为:离散控制场景【上下左右有限个】、连续控制场景【0-360°角度，连续的变量】 GYM是强化学习中经典的环境库，下节课我们会用到里面的CliffWalkingWapper和FrozenLake

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机器人技术的最新突破：开启新时代的创新之旅

以下是一个使用Python的OpenAI Gym库和简单的Q - 学习算法的示例（简化版）：import gym# 创建迷宫环境env = gym.make('FrozenLake-v0')# 初始化Q

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单机超越分布式？！强化学习新姿势，并行环境模拟器EnvPool实现速度成本双赢

Mujoco（gym） Classic control RL envs: CartPole, MountainCar, Pendulum, Acrobot Toy text RL envs: Catch, FrozenLake

1.3K2 0

入门 | 通过 Q-learning 深入理解强化学习

github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/Q%20Learning%20with%20FrozenLake.ipynb

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【机器学习】机器学习的重要方法——强化学习：理论，方法与实践

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蒙特卡洛方法及其实例实现

AI Agent在复杂环境中的无模型决策机制设计与实现

只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max

强化学习之Q-learning简介

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Gym 的 Frozen Lake 环境介绍

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