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 ...
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: 這就是房間對應的圖。我們首先將agent 機器人 處於任何一個位置,讓他自己走動,直到走到 房間,表示成功。為了能夠走出去,我們將每個節點之間設置一定的權重,能夠直接到達 的邊設置為 ,其他不能的設置為 ,這樣網絡的圖為: Qlearning中,最重要的就是 狀態 和 動作 ,狀態表示處於圖中的哪個節點,比如 ...
2019-06-26 09:27 1 3283 推薦指數:
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 ...
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 ...
】Q-Learning詳解1、算法思想QLearning是強化學習算法中值迭代的算法,Q即為Q(s,a)就是 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 強化學習在alphago中大放異彩,本文將簡要介紹強化學習的一種q-learning。先從最簡單的q-table下手,然后針對state過多的問題引入q-network,最后通過兩個 ...
在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程,MDP可以對強化學習的問題進行建模,Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中,我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率$P$,因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...
a) 算法步驟 b) reward矩陣 5、Q-learning案例看文件 ...
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 ...