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...
强化学习的过程是智能体和环境不断交互,以优化或建立策略函数。 强化学习的方法,主要包括值函数算法,策略梯度法和神经网络方法等。 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...
强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 1 。 上图中agent代表自身,如果是自动驾驶,agent就是车;如果你玩游戏它就是你当前控制的游戏角色,如马里奥...
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
图解强化学习——无模型算法 1 图解强化学习——无模型算法 2 图解强化学习—— DQN 二、Q-Learning算法概述 Q-Learning 是之前讨论过的查找表方法中最有趣的一种,它也是Deep Q Learning的基础。Q-learning 算法使用一个状态-动作值Q 表(也称为 Q 值表)。该 Q 表中每个状态有一行,每个动作有一列。每个单...
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。
一、Q-Learning理论基础 1.1 强化学习基本概念 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,它通过与环境的交互来学习如何实现特定的目标。在强化学习中,一个智能体(Agent)在环境中通过执行动作(Action)来改变状态(State),并根据状态转移获得奖励(Reward)。智能体的目标是最大化其长期累积奖励,这通常涉及...
强化学习，这一机器学习范式，致力于指导智能体在特定任务中通过与环境交互来寻求最大累积奖励。在这一领域中，Q-Learning（Q学习）以其经典地位脱颖而出。它采用值函数迭代方式，专注于学习状态与动作间的最优映射关系。Q-Learning的核心在于智能体对Q值函数的探索与学习。该函数将状态-动作对与未来累积奖励的预期值...
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。最终当父母回来发现小明没有写完作业...