1、時序差分法基本概念 雖然蒙特卡洛方法可以在不知道狀態轉移概率矩陣的前提下,靈活地求解強化學習問題,但是蒙特卡洛方法需要所有的采樣序列都是完整的狀態序列。如果我們沒有完整的狀態序列就無法用蒙特 ...
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,而且接下來會選擇此Q對應的action。Q learning屬於勇敢型,無論前方的路上有什么危險,它都會直接走過去, ...
2019-08-14 16:56 0 524 推薦指數:
1、時序差分法基本概念 雖然蒙特卡洛方法可以在不知道狀態轉移概率矩陣的前提下,靈活地求解強化學習問題,但是蒙特卡洛方法需要所有的采樣序列都是完整的狀態序列。如果我們沒有完整的狀態序列就無法用蒙特 ...
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 ...
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 ...
前幾天面試的時候被問到RL一些基礎算法的區別,回來抽空做了一些整理方便加深理解。 On policy與off policy 為了解決強化學習中探索與利用的平衡問題,可以采用兩個策略訓練模型,一個策略為行為策略,用於保持探索性,提供多樣化的數據,不斷優化另一個策略(目標策略 ...
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 ...
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 ...
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 ...