Q-function 内部维护了一个 Q-table. 当指定一个状态和动作对时, Q-function 会在 Q-table 中搜索对应的值。 Q-Learning 的执行流程: - 训练一个 Q-function (an action-value function), 其内部维护了一个 Q-table, Q-table 中保存了所有的(状态,动作)对的值。 - 给定一个状态和动作, Q-function ...
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...
我们可以将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样我们就没必要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值. 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...
1.1 Q-learning计算步骤 Q-Learning算法是一种无模型的强化学习技术,用于学习代理在环境中采取动作的最佳策略。在Q-Learning中,我们通常使用两个主要的矩阵来表示和更新信息:奖励矩阵(R)和Q值矩阵(Q)。 奖励矩阵(R) 奖励矩阵是一个表格,其中每一行代表一个状态(State),每一列代表一个动作(Action)。矩阵中的每个...
其中值函数算法是强化学习的重要算法,1992年提出的Q-learning是值函数算法的典型代表,其中用到的值函数概念影响深远,为后来的很多算法奠定了基础。 (一) Q-学习法概述 如果环境的状态和动作空间离散,且数量少,可以选择Q-Learning算法。 Q学习算法不是已知一个策略去优化它,而是新建一个策略,这个策略用表格的形式表...
QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。
https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/intro-q-learning/ 第2章 Q-learning 强化学习中有名的算法,Q-learning。由第一章可知,Q-learning的分类是model-free,基于价值,单步更新,离线学习。 2.1 什么是Q-Learning 2.1.1 行为准则 ...
Q-Learning的决策 Q-Learning是一种通过表格来学习的强化学习算法 先举一个小例子: 假设小明处于写作业的状态,并且曾经没有过没写完作业就打游戏的情况。现在小明有两个选择(1、继续写作业,2、打游戏),由于之前没有尝试过没写完作业就打游戏的后果,所以小明选择打游戏、继续打游戏、接着打游戏。最终当父母回来发...
Q-Learning：基础与应用 Q-Learning是强化学习中的一种经典算法，它基于价值函数Q(s,a)，表示从状态s采取动作a后，后续所有步骤所能获得的期望累计奖励。该算法通过迭代更新Q值表，直至收敛至最优策略。Q-Learning的吸引力在于其无需明确环境模型，仅需通过与环境的互动来学习，适用于多种环境设置。在游戏AI中，Q...
Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作...