Q-learning算法介绍（2）
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 ...
原文：Q-learning
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,环境接受该动作后状态发生变化,同时给出一个回报奖励或惩罚反馈给强化学习系统,强化学系统根据强化信号和环境的当前状态再选择下一个动作,选择的原则是使受到再励的概率增大。 智能体在和环境交互时,在每一时刻会发生 ...
2018-01-01 22:33 0 8939 推荐指数：
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增强学习 | Q-Learning
“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和Sarsa的区别
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 ...
Q-learning算法介绍（1）
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 ...
Q-learning简明实例
，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 第二 ...
强化学习——Q-learning算法
假设有这样的房间 如果将房间表示成点，然后用房间之间的连通关系表示成线，如下图所示： ...
Q-Learning算法简明教程
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 ...
强化学习-Q-Learning算法
1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种，和我们前面介绍的SARAS不同的是，SARSA算法遵从了交互序列，根据当前的真实行动进行价值估计；Q-Learning算法没有遵循交互序列，而是在当前时刻选择了使价值最大的行动。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...