在《Q-learning簡明實例》中我們介紹了Q-learning算法的簡單例子，從中我們可以總結出Q-learning算法的基本思想 本次選擇的經驗得分 = 本次選擇的反饋得分 + 本次選擇后場景的歷史最佳經驗得分 其中反饋得分是單個步驟的價值分值（固定的分值），經驗得分是完成目標的學習分值 ...

聲明 本文轉載自：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/9361915 此處僅作學習記錄作用。這篇教程通俗易懂，是一份很不錯的學習理解Q-learning算法工作原理的材料。 以下為正文： 1.1 Step-by-Step ...

通俗易懂，是一份很不錯的學習理解 Q-learning 算法工作原理的材料。 第一部分：中文翻譯 ...

強化學習基本介紹 強化學習是一種不同於監督學習和無監督學習的在線學習技術,基本模型圖一所示。它把學習看作是一個“試探一評價”的過程,首先學習系統稱為智能體感知環境狀態,采取某一個動作作用於環境,環境 ...

前面我們介紹了Q-learning算法的原理，現在我們就一步一步地用實際數值演示一下，給大家一個更直觀的認識。 首先我們選擇Gamma值的初值為0.8，agent的初始位置是房間1，前面顯示的R矩陣不變，Q矩陣所有值都被初始化為0。 由於起始位置是房間1，所以我們先看R矩陣的第二行 ...

“價值不是由一次成功決定的，而是在長期的進取中體現” 上文介紹了描述能力更強的多臂賭博機模型，即通過多台機器的方式對環境變量建模，選擇動作策略時考慮時序累積獎賞的影響。雖 ...

Q-learning是off-policy，而Sarsa是on-policy學習。 Q-learning在更新Q table時，它只會需要Q值最大，但是不一定會選擇使這個Q值最大的動作，因為選擇哪個動作是由其他的策略決定的，但是Sarsa在更新Q table時，不一定是Q最大的那個，而且接下 ...

我們在這里使用一個簡單的例子來介紹Q-learning的工作原理。下圖是一個房間的俯視圖，我們的智能體agent要通過非監督式學習來了解這個陌生的環境。圖中的0到4分別對應一個房間，5對應的是建築物周圍的環境。如果房間之間有一個門，那么這2個房間就是直接相通的，否則就要通過其他房間相通 ...