强化学习 - Q-learning Sarsa 和 DQN 的理解
本文用于基本入门理解。 强化学习的基本理论 ： R, S, A 这些就不说了。 先设想两个场景： 一。 1个 5x5 的 格子图， 里面有一个目标点， 2个死亡点二。 一个迷宫， 一个出发点， 3处 分叉点， 5个死角， 1条活路Q-learning 的概念 其实就是一个算法 ...
原文：强化学习 5 —— SARSA 和 Q-Learning算法代码实现
上篇文章 强化学习 时序差分 TD SARSA and Q Learning 我们介绍了时序差分TD算法解决强化学习的评估和控制问题，TD对比MC有很多优势，比如TD有更低方差，可以学习不完整的序列。所以我们可以在策略控制循环中使用TD来代替MC。优于TD算法的诸多优点，因此现在主流的强化学习求解方法都是基于TD的。这篇文章会使用就用代码实现 SARSA 和 Q Learning 这两种算法。 一 ...
2020-08-10 15:34 1 914 推荐指数：
相关推荐
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： ...
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 ...
强化学习中的无模型 基于值函数的 Q-Learning 和 Sarsa 学习
强化学习基础： 注： 在强化学习中 奖励函数和状态转移函数都是未知的，之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数，然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题。 强化学习问题由于采用了MDP ...
【强化学习RL】model-free的prediction和control — MC, TD(λ), SARSA, Q-learning等
本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 在上一文介绍了RL基础概念和MDP后，本文介绍了在model-free情况下（即不知道回报Rs和状态转移 ...
强化学习Q-Learning算法详解
】Q-Learning详解1、算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法，Q即为Q（s,a）就是 ...
【强化学习】python 实现 q-learning 例二
/intro_q_learning） 这是一个二维的问题，不过我们可以把这个降维，变为一维的问题。 感谢：https:// ...