说明：强化学习的核心算法，Q-table，应用动作值函数对动作的Q值进行更新来找到最优策略。

Q-learning 核心算法 Q-table

说明：一种基于视觉注意力机制的深度循环Q网络模型_翟建伟

强化学习

说明：Q-learning 算法实现AGV的最优路径规划，实测效果非常好，对于研究深度学习和强化学习的同学很有帮助！

Q-learning算法实现 AGV 路径规划 Q-learning

说明：应用背景当评估一个和EOUT由此产生的分类二，使用二进制分类错误阳离子。实际发言：（我）为该作业的目的，没有规模的数据时，你使用libsvm或其他的包，以免改变E 有效核和迪不同结果。（Ⅱ）在某些包中，您需要指定双精度。（三）在10倍交叉验证，如果数据大小是不多的10，大小的10亚群可能是O...

matlab 学习 机器 支持 向量

说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

matlab 算法 代码 智能 仿真 设计 Qlearning

说明：Simulink 控制VR环境中的小车。小车有5个距离传感器，能够慢慢学会避开墙壁和障碍物。小车采用加强学习（Q learning），采用神经网络对Q函数逼近。由于使用了模拟退火，小车在开始的时候会经常撞击障碍物，10次后基本就不会再撞了。 小车的外观模型使用了"w198406141&qu...

Simulink VR环境 小车

说明：Simulink 控制VR环境中的小车。小车有5个距离传感器，能够慢慢学会避开墙壁和障碍物。小车采用加强学习（Q learning），采用神经网络对Q函数逼近。由于使用了模拟退火，小车在开始的时候会经常撞击障碍物，10次后基本就不会再撞了。

Simulink VR环境 小车

说明：我们知道，要做推荐系统，最基本的一个数据就是，用户-物品的评分矩阵，如下图1所示 图1           矩阵中，描述了5个用户(U1,U2,U3,U4 ,U5)对4个物品(D1,D2,D3,D4)的评分(1-5分)，- 表示没有评分，现在目的是把没有评分的 给预测出来，...