強化學習 - Q-learning Sarsa 和 DQN 的理解
本文用於基本入門理解。 強化學習的基本理論 ： R, S, A 這些就不說了。 先設想兩個場景： 一。 1個 5x5 的 格子圖， 里面有一個目標點， 2個死亡點二。 一個迷宮， 一個出發點， 3處 分叉點， 5個死角， 1條活路Q-learning 的概念 其實就是一個算法 ...
原文：強化學習中的無模型 基於值函數的 Q-Learning 和 Sarsa 學習
強化學習基礎： 注： 在強化學習中 獎勵函數和狀態轉移函數都是未知的，之所以有已知模型的強化學習解法是指使用采樣估計的方式估計出獎勵函數和狀態轉移函數，然后將強化學習問題轉換為可以使用動態規划求解的已知模型問題。 強化學習問題由於采用了MDP數學形式來構建的，由此貝爾曼方程式是我們最常用的，如下： 基礎知識可參考： https: www.cnblogs.com devilmaycry p .htm ...
2019-03-06 22:11 0 1310 推薦指數：
相關推薦
強化學習 5 —— SARSA 和 Q-Learning算法代碼實現
上篇文章 強化學習——時序差分 (TD) --- SARSA and Q-Learning 我們介紹了時序差分TD算法解決強化學習的評估和控制問題，TD對比MC有很多優勢，比如TD有更低方差，可以學習不完整的序列。所以我們可以在策略控制循環中使用TD來代替MC。優於TD算法的諸多優點，因此現在主流 ...
強化學習學習筆記：Q-learning無模型算法
強化學習按理解環境的程度可以划分為無模型和有模型,Q-Learning算法是典型的無模型強化學習算法,與有模型的強化學習算法的區別是它的后繼狀態\(\[S'\]\)未知，只能通過與環境交互以試驗和采樣的方法得到一個后繼狀態\(\[S'\]\)。所以Q-Learning算法僅由元組\(\[\left ...
強化學習——Q-learning算法
假設有這樣的房間 如果將房間表示成點，然后用房間之間的連通關系表示成線，如下圖所示： ...
【強化學習RL】model-free的prediction和control — MC, TD(λ), SARSA, Q-learning等
本系列強化學習內容來源自對David Silver課程的學習 課程鏈接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 在上一文介紹了RL基礎概念和MDP后，本文介紹了在model-free情況下（即不知道回報Rs和狀態轉移 ...
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 ...
強化學習之Q-learning ^_^
許久沒有更新重新拾起，獻於小白 這次介紹的是強化學習 Q-learning，Q-learning也是離線學習的一種 關於Q-learning的算法詳情看 傳送門 下文中我們會用openai gym來做演示 簡要 q-learning的偽代碼先看這部分，很重要 簡單 ...