原文:【算法總結】強化學習部分基礎算法總結(Q-learning DQN PG AC DDPG TD3)

總結回顧一下近期學習的RL算法,並給部分實現算法整理了流程圖 貼了代碼。 . value based 基於價值的算法 基於價值算法是通過對agent所屬的environment的狀態或者狀態動作對進行評分。對於已經訓練好的模型,agent只需要根據價值函數對當前狀態選擇評分最高的動作即可 對於正在訓練的模型,我們通常將目標值 真實行動帶來的反饋 和價值函數的預測值的差距作為loss訓練價值函數。 ...

2022-04-20 22:13 1 745 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
強化學習算法總結-DDPG

DDPG原理和算法 DDPG原理和算法 背景描述 DDPG的定義和應用場景 PG ...

Wed Sep 30 17:20:00 CST 2020 0 2554
Deep Learning專欄--強化學習Q-LearningDQN(2)

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 ...

Fri Mar 29 23:00:00 CST 2019 0 660
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
強化學習(九)Deep Q-Learning進階之Nature DQN

    在強化學習(八)價值函數的近似表示與Deep Q-Learning中,我們講到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代碼,在這個算法基礎上,有很多Deep Q-Learning(以下簡稱DQN)的改進版,今天我們來討論DQN的第一個改進版Nature DQN ...

Tue Oct 09 04:40:00 CST 2018 28 22657
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 ...

Mon Oct 30 19:32:00 CST 2017 1 4237
 
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