深度學習 lab16 強化學習筆記(Q-learning sarsa flappy bird)
concept
三個主要概念：狀態State，行動action，獎勵reward
兩種強化學習的方法
1. Policy-Based(policy-gradient):
直接預測在某個環境下應該採取的action
適用範圍： 更通用，action種類非常多或者又連續取值的action的環境
2. value-Based(Q-learning)
預測某個環境下所有action的期望值(Q 值)， 選取Q值最高的action 執行策略。
適用範圍： 只有少量離散取值的action的環境
Q-learning
一次action 更新一次Q表
演算法更新
算完全部action後，走最好的action
SARSA
直接走了，管你那麼多
sarsa比較膽小， 但是因為markov的 0.9，0.1 所以最後還是能走到黃點
ref 莫凡python,nthu deep learning course
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