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...
所属专辑:强化学习揭秘:Q-learning与策略梯度入门 音频列表 1 2.3 Q-learning收敛性与稳定性 33 2023-06 2 3 深度Q-learning网络(DQN) 21 2023-06 3 3.1 神经网络在Q-learning中的应用 24 2023-06 4 3.2 经验回放与目标网络 50 2023-06 5
【强化学习】强化学习介绍 1.定义 强化学习(reinforcement learning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习,而在连接主义学习中,把学习算法分为三种类型,即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised...
最终导致难以收敛。 从而,我们可以暂时把方程右侧的Q网络固定住,那么也就固定住了方程右边,进而更新左边的网络;更新一些步骤之后,再把左边的Q网络参数赋给右边的Q网络参数,这样实现右边的Q网络参数更新。 由于Q网络的计算值,我们最终希望收敛到方程右边rt+1+Qπ(st+1,π(st+1)),我们将+1+Qπ...
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: Agent代码如下: """ Q-learning """classAgent:def__init__(self, actions, learning_rate, reward_decay, e_greedy): ...
但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习,而在连接主义学习中,把学习算法分为三种类型, 非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。 强化学习(RL)是机器学习的一个领域,涉及软件代理如何在环境中采取行动以最大化一些累积奖励的概念。该问题由于其一般性,在许多其他学科中得到研究...
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...
本视频介绍了Q学习算法在强化学习领域的应用。通过一个简单的走房间例子,展示了如何使用Q学习算法训练智能体,使其能够以最快的速度达到目标房间。视频中详细解释了Q学习算法的关键概念,包括状态空间、行为空间、奖励机制、探索与利用策略、Q矩阵等。同时,还介绍了Q学习算法的更新公式,以及如何通过训练周期逐步优化智能体...
强化学习基础篇3:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为 $状态个数,动作个数$ 的二维数组。在一些简单的强化学习环境中,比如迷宫游戏中(图1a),迷宫大小为...
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。