根据Q Learning算法思想,创建强化学习主循环 defrl():# main part of RL loopq_table=build_q_table(N_STATES,ACTIONS)forepisodeinrange(MAX_EPISODES):step_counter=0S=0is_terminated=Falseupdate_env(S,episode,step_counter)whilenotis_terminated:A=choose_action(S,q_table)S_,R=get_env_feedback(S...
强化学习众多算法中比较有名的算法 通过价值来选取特定行为的方法: Q Learning:通过表格学习; Sarsa Deep Q Network:通过神经网络学习; 直接输出行为的:Policy Gradients; 了解所处的环境再想象出一个虚拟的环境进行学习的:Model based RL。 P2 强化学习方法汇总 Model- Free RL vs Model- Based RL 不理解环境:...
再来说说方法, Monte-carlo learning 和基础版的 policy gradients 等 都是回合更新制, Qlearning, Sarsa, 升级版的 policy gradients 等都是单步更新制. 因为单步更新更有效率, 所以现在大多方法都是基于单步更新. 比如有的强化学习问题并不属于回合问题. (4)在线学习 和 离线学习 image.png 最后一种分类方...
强化学习-Q-learning 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...
简介:【莫烦Python强化学习笔记】Q Learning 决策过程 s(state)——状态 a(action)——动作 r(reward)——奖励 根据每个状态下的动作得到的奖励值,列出Q表。 如下图中,在s1状态下,动作a1的奖励值为-2,动作a2的奖励值为1,-2<1,我们选择回馈较高的动作a2;同理,在s2状态下,动作a1的奖励值为-4,动作a2的...
很奇妙吧. 最后我们来说说这套算法中一些参数的意义. Epsilon greedy 是用在决策上的一种策略, 比如 epsilon = 0.9 时, 就说明有90% 的情况我会按照 Q 表的最优值选择行为, 10% 的时间使用随机选行为. alpha是学习率, 来决定这次的误差有多少是要被学习的, alpha是一个小于1 的数. gamma 是对未来 rew...
莫烦python强化学习中的算法【伪代码】汇总 前言 1、Q_Learning 2、Sarsa 3、Sarsa_Lambda 4、DQN 5、Double_DQN 6、暂无Dueling_DQN 7、Prioritized_DQN 8、Policy_Gradients 9、暂无Actor_Critic 10、DDPG 11、A3C 12、OpenAI_PPO 13、DeepMind_PPO 前言 ... ...
强化学习方法汇总: Modelfree 和 Modelbased modelfree:agent不需要理解环境,干就完事了,不断的在environment中探索。 常见算法:Q learning,Sarsa,Policy Gradients都是从环境中得到反馈然后从中学习. modelbased:agent先在虚拟环境中边玩边学习,理解环境,然后再到现实生活边玩边学习 ...
强化学习是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法. 这就是一个完整的强化学习过程. 实际中的强化学习例子有很多. 比如近期最有名的 Alpha go, 机器头一次在围棋场上战胜人类高手, 让计算机自己学着玩经典游戏 ...
莫烦python强化学习中的算法【伪代码】汇总 前言1、Q_Learning2、Sarsa3、Sarsa_Lambda4、DQN 5、Double_DQN 6、暂无Dueling_DQN 7... 将莫烦python强化学习中提及算法的【伪代码】汇总起来,方便复习。1、Q_Learning2、Sarsa3、Sarsa_Lambda4、DQN 5、Double_DQN 6、暂无 ...