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 ...
声明 本文转载自:https: blog.csdn.net itplus article details 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: . Step by Step Tutorial 本教程将通过一个简单但又综合全面的例子来介绍Q learning算法。该例子描述了一个利用无监督训练来学习位置环境的agent。 ...
2020-11-11 22:50 0 1776 推荐指数:
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 ...
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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 ...
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 ...
)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍种所 ...
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: ...
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 ...
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 ...