动作价值函数(Action-Value Function)又称为Q函数,是强化学习在决策过程中用来衡量某一动作带来价值的函数,它表达了行为动作对特定环境状态下最终奖励的预期期望值。Q函数特别重要,它可以用来定义一个Agent的行为模型。它的定义形式如下: Q(s,a)=E(R|s,a)。 其中,Q(s,a)表示在状态s下采取动作a带来的期望价值...
Qπ(s,a)动作价值函数:是策略函数π的动作价值函数。是在当前状态s下,选择动作a之后,能获得的Ut的期望 Q*(s,a)最优动作价值函数:有无数的策略函数π,选择动作价值函数最大的策略函数π。 Vπ(st)状态价值函数:Vπ是Qπ的期望。
最优动作价值函数:Q⋆(st,at)=maxπQπ(st,at) 如果我们知道Q⋆,我们就能知道任意时刻s应该执行的操作a⋆=argmaxaQ⋆(s,a) 但是我们是不知道Q⋆的,所以一种解决办法是使用Deep Q-Netwrok (DQN),即使用一个神经网络Q(s,a;w)去近似Q(s,a),下面介绍DQN原理。 Deep Q-Netwrok (DQN) DQN的...
状态动作函数Q 的值就是12.5. 我们接着看第二个例子,如果我们在状态2 继续采取行动,向左运动,我们会进入状态 1,如果想要表现最佳,继续向左最后得到回报比向右运动得到的回报高,所以这时候我们向左运行,最后到达终端状态1,得到的回报是50. 状态动作函数Q 的值就是50. 我们接着看第三个例子,如果我们在状态4 继...
控制登月器的降落(A2C算法)04 - 动作价值函数及其神经网络, 视频播放量 290、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 2、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 南方小鱼儿, 作者简介 AI在线编程、强化学习、python、深度学习、传统机器学习,相关视频:控制登月器的降落12 - Agent在
最优动作价值函数: 如果我们知道,我们就能知道任意时刻应该执行的操作 但是我们是不知道的,所以一种解决办法是使用Deep Q-Netwrok (DQN),即使用一个神经网络去近似,下面介绍DQN原理。 Deep Q-Netwrok (DQN) DQN DQN的示意图如上,state作为DQN的输入,其输出是对每个action的价值预测,比如left, right和up的价值分别...
将TD学习应用于DQN TD学习目标是减少预测值与真实值之间的差距,通过计算损失来更新DQN。在强化学习中,此过程具体表现为公式中的计算。引入因子是为了确保损失函数的稳定性,它关联于价值函数的定义,确保每次仅使用当前奖励进行近似计算。总结DQN机制 预测价值为:当前状态价值 + 下一状态动作价值。通过TD...
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价值函数的定义:在强化学习中,状态值函数(State-ValueFunction)和动作值函数(Action-ValueFunction)被称为价值函数。状态值函数表示在某个状态下,智能体能够获得的长期回报的期望;动作值函数表示在某个状态下,采取某个动作后能够获得的长期回报的期望。 价值函数的作用:价值函数在强化学习中起到了至关重要的作用,它可...
百度试题 题目在本课程内容范围内,“在状态s,按照某个策略采取动作a后在未来所获得反馈值的期望”,这句话描述了状态s的( )? 采样函数价值函数策略优化动作-价值函数 相关知识点: 试题来源: 解析 动作-价值函数 反馈 收藏