连续空间: 如果问题具有连续的状态和动作空间,应该选择DQN。 4.2 实时决策和离线学习 实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时...
强化学习Q-Learning和DQN算法 1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下: 初始化一个Q-table。 在当前状态ss选择一个动作aa。 执行动作aa,转移到新的状态s′s′。
本文将深入剖析三种常用的强化学习算法:Q-learning、DQN和策略梯度算法。 一、Q-learning Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q...
个人理解:Q-learning是off-policy算法。reward是现在的行为可见的确定的收益,gamma*max(Q[NextState])是预计的未来的总收益(不包括现在,即reward),Q[CurrentState, Action]是预计的现在的总收益(包括现在,即reward),此点参考【强化学习】 时序差分TD error的通俗理解,方程的右侧表示Q值的更新。它使用了目前的Q值,...
【深度学习】强化学习Q-Learning和DQN的应用(迷宫) 文章目录1Q-Learning2例子3用 network 解决4DQN机器人走迷宫代码4.1基础搜索算法介绍(广度优先搜索算法)4.2DQN 1 2 3 4 5 6 7 登录后即可复制 1 Q-Learning 我们做事情都会有一个自己的行为准则, 比如小时候爸妈常说”不写完作业就不准看电视”. 所以我们...
这种情况一般是奖励函数的问题。你可以试一试把奖励clip会不会有改善，有改善的话就继续优化。也可以用...
DQN-9pointgame 介绍 使用ANN网络实现机器自动玩九宫格游戏,而且越玩越厉害,目前已经很难和AI对弈获胜,要么输要么平。算法是deepQlearning。 软件架构 棋盘3x3 -1代表空格1代表白棋2代表黑棋 (可以通过设置棋盘大小和获胜连子个数条件改成 五子棋游戏)神经网络用的ANN网络算法用的是deenQ-learning 强化学习算法 使...
DQN 在原先的Q-learning 上做了几个处理: 1. 在选择Action 的时候, 不是用 values.max; 而是用 predict().max 2. 在更新的时候, 不是更新 Q-learning 里的值, 而是通过训练 定量的数据minbatch , 来更新网络的 weights 。 更新了 weights , 其实就是变相更新 values.max 的计算方式; 也就确定了 Actio...