当行为策略和目标策略相同时, 这种学习过程称为在on-policy学习(Sarsa, MC learning); 当行为策略和目标策略可以不同(也可以相同)时, 这种学习过程称为在off-policy学习(Q-learning); On-policy版本的Q-learning算法如上图, 它的策略即用来获取经验数据, 也用来更新策略. 因此它是On-policy的. 上图是Off-poli...
Sarsa和Q-learning在收敛的时间上大致相同，但Q-learning能够学习13个步骤的最优路径。Sarsa无法学习最优路径，它会选择避开悬崖。这是因为它的更新函数是使用贪婪的方式来获取下一个状态-动作值，因此悬崖上方的状态值较低。Q-learning在更新中使用了下一个状态动作值的最大值，因此它能够小心地沿着边缘移动到目标状...
这个简单的例子说明了Sarsa和Q-learning之间的比较,我们总结两个算法的区别: Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的强化学习算法,它们在解决马尔可夫决策过程(MDP)中的强化学习问题时有一些重要的区别。 更新策略: Sarsa:在Sarsa中,更新策略是"状态-动作-奖励-下一个状态-下一个动作",即更新后的动作与下一个状态...
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,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径的大量负面报酬的风险,Q-learning将倾向于在探索时触发奖励,而SARSA将...
Sarsa:由于Sarsa在更新时会考虑在新状态下执行的下一个动作,它更适合于在线学习和与环境进行交互时的应用。Sarsa在实际应用中可能更加稳定,但也可能会收敛较慢。 Q-learning:Q-learning更倾向于学习最优策略,但由于其更新策略不考虑实际执行的下一个动作,可能在一些情况下收敛更快,但也更容易受到噪声的影响。
1.SARSA SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。
目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中,并且这些流行的算法还在不断发展和改进,本文我们将对其做一个简单的介绍。 1、Q-learning Q-learning:Q-learning 是一种无模型、...
时态差分法(Temporal Difference, TD)是一类在强化学习中广泛应用的算法,用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法,用于解决马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)中的强化学习问题。 下面是最简单的TD方法更新: 它只使用当前行动之后的奖励值和下一个状态的值作为目标。Sarsa(...
简介:时态差分法(Temporal Difference, TD)是一类在强化学习中广泛应用的算法,用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法,用于解决马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)中的强化学习问题。 下面是最简单的TD方法更新: ...
1.SARSA SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。