在《Q-learning简明实例》中我们介绍了Q-learning算法的简单例子，从中我们可以总结出Q-learning算法的基本思想 本次选择的经验得分 = 本次选择的反馈得分 + 本次选择后场景的历史最佳经验得分 其中反馈得分是单个步骤的价值分值（固定的分值），经验得分是完成目标的学习分值 ...

声明 本文转载自：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/9361915 此处仅作学习记录作用。这篇教程通俗易懂，是一份很不错的学习理解Q-learning算法工作原理的材料。 以下为正文： 1.1 Step-by-Step ...

通俗易懂，是一份很不错的学习理解 Q-learning 算法工作原理的材料。 第一部分：中文翻译 ...

强化学习基本介绍 强化学习是一种不同于监督学习和无监督学习的在线学习技术,基本模型图一所示。它把学习看作是一个“试探一评价”的过程,首先学习系统称为智能体感知环境状态,采取某一个动作作用于环境,环境 ...

前面我们介绍了Q-learning算法的原理，现在我们就一步一步地用实际数值演示一下，给大家一个更直观的认识。 首先我们选择Gamma值的初值为0.8，agent的初始位置是房间1，前面显示的R矩阵不变，Q矩阵所有值都被初始化为0。 由于起始位置是房间1，所以我们先看R矩阵的第二行 ...

“价值不是由一次成功决定的，而是在长期的进取中体现” 上文介绍了描述能力更强的多臂赌博机模型，即通过多台机器的方式对环境变量建模，选择动作策略时考虑时序累积奖赏的影响。虽 ...

Q-learning是off-policy，而Sarsa是on-policy学习。 Q-learning在更新Q table时，它只会需要Q值最大，但是不一定会选择使这个Q值最大的动作，因为选择哪个动作是由其他的策略决定的，但是Sarsa在更新Q table时，不一定是Q最大的那个，而且接下 ...

我们在这里使用一个简单的例子来介绍Q-learning的工作原理。下图是一个房间的俯视图，我们的智能体agent要通过非监督式学习来了解这个陌生的环境。图中的0到4分别对应一个房间，5对应的是建筑物周围的环境。如果房间之间有一个门，那么这2个房间就是直接相通的，否则就要通过其他房间相通 ...