解释这段代码e_greedy_increment=None, output_graph=False,
时间: 2024-05-25 19:18:41 浏览: 14
这段代码是一个函数参数列表的一部分,具体解释如下:
- e_greedy_increment=None:这个参数表示ε-greedy算法中的ε值在每次迭代中增加的大小,默认值为None,表示不进行增加,即一直使用一个固定的ε值。
- output_graph=False:这个参数表示是否将模型结构输出到一个TensorFlow图形文件中,默认值为False,表示不进行输出。如果设置为True,则会在当前目录下生成一个GraphDef文件,可以使用TensorBoard进行可视化。
相关问题
e_greedy_increment为什么设置为none
在强化学习中,ε-greedy策略中的ε参数通常会随着训练时间的增加而逐渐降低,这样可以让智能体在训练早期有一定的探索能力,而在训练后期逐渐转向利用已经学习到的最优策略。其中,ε的降低速度可以通过ε-greedy策略中的ε-greedy-increment参数来控制。如果ε-greedy-increment参数被设置为一个正实数,那么每次训练后,ε都会减少一个固定的值,直到降低到一个较小的阈值为止。如果ε-greedy-increment参数被设置为None,则表示不控制ε的降低速度,而是让ε保持不变或按照其他方式逐渐降低,这样可以让智能体在训练后期继续保持一定的探索能力,以应对环境变化带来的挑战。
epsilon_greedy_solver = EpsilonGreedy(bandit_10_arm, epsilon=0.01)
这是一个关于 epsilon-greedy 算法的问题,我可以回答。epsilon-greedy 算法是一种用于多臂赌博机问题的算法,其中 epsilon 表示探索率,即在一定概率下选择非最优的赌博机,以便更好地探索不同的赌博机,而不是一直选择已知的最优赌博机。