原文: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 S,A,R, gamma right 來描述。 強化學習是智能體從狀態到動作的映射,通常使用Q表來表示狀態 動作值函數,智能體通過不斷與 ...

2020-08-26 20:58 0 574 推薦指數:

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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: ...

Wed Jun 26 17:27:00 CST 2019 1 3283
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 ...

Sat Mar 09 19:28:00 CST 2019 0 1768
強化學習中的模型 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 ...

Thu Mar 07 06:11:00 CST 2019 0 1310
強化學習-Q-learning學習筆記

Q學習動作探索策略中的ep-greepy,以ep的概率進行隨機探索,以1-ep的概率以最大值策略進行開發,因為設定的迭代次數比較多,所以肯定存在一定的次數去搜索不同的動作。 1)Python版本 b站上的學習教程https://blog.csdn.net/qq_36124802/article ...

Sat Feb 23 18:21:00 CST 2019 0 865
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 ...

Mon Aug 10 23:34:00 CST 2020 1 914
強化學習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-learningQ-learning也是離線學習的一種 關於Q-learning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 ...

Wed Jan 10 23:10:00 CST 2018 0 3821
強化學習Q-learning簡介

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 ...

Wed Aug 01 06:30:00 CST 2018 0 1329
強化學習Q-Learning算法詳解

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 ...

Tue Dec 04 17:34:00 CST 2018 0 3919
 
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