由于Q值总是基于使得Q最大的action得出的,因此会趋向于被高估,于是引入double DQN double DQN的真实Q值往往比Q-learning高 使用两个Q function, 一个用来选择action [ max_a Q(si+1,a) ],另外一个用来计算Q值,通常会选择target network来计算Q值 假设里面的Q function高估了at 的Q值,选择了at,外面的Q' func...
由TD算法引出SARSA这种在线学习的方法是很自然的,合逻辑的顺序应该是先SARSA, 后Q-learning。 TD(0)主要是针对状态值(vπ(s))提出的一类算法,也就是书中所提到的预测问题,即预测某一个状态的状态值,而Q-learning算法和SARSA算法都是将对状态值的预测替换成对动作值(qπ(s,a))的预测,我想其中的原因应该在于...
1.时序差分(Temporal Difference):一种Q函数(Q值)的更新方式,也就是可以拿下一步的 Q 值Q(S_{t+_1},A_{t+1})Q(St+1,At+1)来更新我这一步的 Q 值Q(S_t,A_t)Q(St,At)。 2.SARSA算法:一种更新前一时刻状态的单步更新的强化学习算法,也是一种on-policy策略。该算法由于每次更新值函数需要知道...
3. 强化学习概述(中英文字幕)High Level Overview of Reinforcement Learning是Python中的人工智能强化学习(中英文字幕)Artificial Intelligence Reinforcement Learning in Python的第3集视频,该合集共计11集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
在Target Network 中计算 Q value。 这意味着, 我们在每一步, 都会选择最大的 Q Value。 但实际上, 我们不太可能在每一步都选择最大的 Q value,Reinforcement Learing 是要最求最大总回报, 而不是每一步都是最大的回报。每一步都要求最大回报,往往是不可能的。
1.1 Q-learning 最经典的value-based算法,通过Q-learning可以很好地体验到基于价值方法的优缺点。使用Q table作为价值函数Q(s, a)的载体,算法模型如下: image Agent代码如下: """Q-learning"""classAgent:def__init__(self,actions,learning_rate,reward_decay,e_greedy):self.actions=actionsself.lr=learning_...
Off-policy 所谓 on-policy (左图)指我们学习的 agent(即actor) 和与环境交互的 agent 是相同的,即 agent 一边和环境互动,一边学习; 而 off-policy (右图)指我们学习的 agent 与环境交...Lee Hung-yi强化学习 | (4) Q-learning更高阶的算法 Lee Hung-yi强化学习专栏系列博客主要转载自CSDN博主 qqqeee...
bound,前者为[公式],后者为[公式],并展示了UCB算法在理论性能上的优势和挑战。总的来说,UCB算法在RL中的应用展示了其从单臂问题到复杂决策过程的强大适应性,然而还有理论上的差距需要进一步研究。通过深入理解这些算法,我们可以更好地在实际问题中应用强化学习技术。
最优化问题可以使用启发式算法来做,上次用强化学习,这次用深度强化学习。 2.代码 对DQN 不太了解的可以去看先前的文章(我们用的是 2013 版的 DQN,没有双网络)。 相对Q-Learning 来说,不仅改变了 Agent,还在 Env 方面做了一些改进,具体的改变可以看下代码。
Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题。 一、导入需要的包和定义超参数 二、DQN构造函数 1、初始化经验重放buffer; 2、设置问题的状态空间维度,动作空间维度; 3、设置e-greedy的epsilon; 4、创建用于估计q值的