Q-learning算法介紹（2）
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 ...
原文：Q-learning
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,環境接受該動作后狀態發生變化,同時給出一個回報獎勵或懲罰反饋給強化學習系統,強化學系統根據強化信號和環境的當前狀態再選擇下一個動作,選擇的原則是使受到再勵的概率增大。 智能體在和環境交互時,在每一時刻會發生 ...
2018-01-01 22:33 0 8939 推薦指數：
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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 ...
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Q-Learning算法簡明教程
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 ...
強化學習-Q-Learning算法
1. 前言 Q-Learning算法也是時序差分算法的一種，和我們前面介紹的SARAS不同的是，SARSA算法遵從了交互序列，根據當前的真實行動進行價值估計；Q-Learning算法沒有遵循交互序列，而是在當前時刻選擇了使價值最大的行動。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...