还有一种形式的是这样, 我们也能只输入状态值, 输出所有的动作值, 然后按照 Q learning 的原则, 直接选择拥有最大值的动作当做下一步要做的动作. 我们可以想象, 神经网络接受外部的信息, 相当于眼睛鼻子耳朵收集信息, 然后通过大脑加工输出每种动作的值, 最后通过强化学习的方式选择动作. 2.3.2 神经网络计算Q值...
Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
这里我们使用强化学习中的Q-Learning方法来解决问题。 强化学习中一般有Agent(虚拟主体)、Environment(环境)、State&Reward(状态与反馈)、Actions(行动)等要素,这里我们的Agent是我们的机器人,它具有可以从一个房间到另一个房间的Actions,但有些Actions是有价值的,有些Actions是无价值的,所以我们会根据这些Actions设立Re...
Q-learning算法是基于动态规划的一种无模型学习方法,主要用于解决马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)的问题。其基本思想是通过学习一个价值函数Q来实现最优决策。 在Q-learning算法中,我们通过更新Q值来迭代地优化策略。Q值是一个状态-动作对的函数,表示在特定状态下采取某个动作所能获得的累计奖励。算法不...
Q-Learning算法通常适用于以下场景: 单智能体的强化学习:Q-Learning算法是一种单智能体的学习算法,在一个智能体单独与环境交互的情况下,可以通过不断尝试不同的行动来优化策略。 离散状态空间:Q-Learning算法更适合处理状态空间为有限状态的问题,当状态空间较大时,需要更多的时间和计算资源来收敛到最优解。
Q-learning是强化学习中的一种基于值函数的算法,用于解决马尔科夫决策问题。 Q-learning的核心思想是通过学习一个状态-动作值函数(Q函数),来指导智能体在环境中选择最佳的行动。Q函数表示在特定状态下采取特定动作所获得的预期累积奖励。通过迭代的方式,智能体不断更新Q函数的估计值,以使其逼近真实的Q函......
一、Q-learning算法 Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、...
简单来说就是,智能体通过强化学习,可以知道自己在什么状态下,应该采取什么样的动作使得自身获得最大奖励。强化学习分为在线学习和离线学习,本文以Q-learning(离线)和Sarsa(在线)出发,浅谈两者异同。 1. 简述Q-learning Q-Learning是强化学习算法中Value-based中的一种算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的s状态下...
这里我们使用强化学习中的Q-Learning方法来解决问题。 强化学习中一般有Agent(虚拟主体)、Environment(环境)、State&Reward(状态与反馈)、Actions(行动)等要素,这里我们的Agent是我们的机器人,它具有可以从一个房间到另一个房间的Actions,但有些Actions是有价值的,有些Actions是无价值的,所以我们会根据这些Actions设立Re...
Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差，并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时，这...