离散空间: 如果问题的状态和动作空间是离散的,Q-learning和SARSA是合适的选择。 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...
改进和区别(相比于DQN): 动作空间: 最显著的区别是,DDPG专门设计用于解决连续动作空间的问题,而DQN适用于离散动作空间。DDPG可以输出连续动作的确定性策略,而DQN通常输出离散动作的概率分布。 策略优化:DDPG学习一个确定性策略,而DQN学习一个值函数,然后通过贪心策略选择最佳动作。这使得DDPG更适合处理连续动作空间,而D...
本质上来说,DQN做的事情和Q-Learning是一模一样的。只是DQN会用神经网络实现。 这里我们可以指出DQN和传统的Q-table形式的不同。同样是给定statestate和actionaction的数量,Q-table是通过一次次迭代完成填表。而DQN是输入state来估计所有的action的Q值。
单项选择题 Q learning和DQN的区别在于() A、Qlearning能处理连续动作,DQN不能 B、Qlearning是off-policy,DQN是on-policy C、DQN使用了神经网络和经验回放 D、以上都不对 点击查看答案
Q learning和DQN的区别在于() A. 以上都不对 B. Qlearning是off-policy,DQN是on-policy C. Qlearning能处理连续动作,DQN不能 D. DQN使用了神经网络和经验回放 题目标签:区别如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 ...
Sarsa 与Q-learning 的区别仅仅在于, 更新Q-table 表里的某一项的时候, 是先走, 还是先计算更新而已。 没有大的区别。 再说DQN : 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
(4)基于蒙特卡洛方法和基于时序差分方法的区别在于: 蒙特卡洛方法本身具有很大的随机性,我们可以将其GaGa视为一个随机变量,所以其最终的偏差很大。而对于时序差分,其具有随机的变量rr。因为在状态stst采取同一个动作,所得的奖励也不一定是一样的,所以对于时序差分方法来说,rr是一个随机变量。但是相对于蒙特卡...
(4)基于蒙特卡洛方法和基于时序差分方法的区别在于: 蒙特卡洛方法本身具有很大的随机性,我们可以将其 $G_a$ 视为一个随机变量,所以其最终的偏差很大。而对于时序差分,其具有随机的变量 $r$ 。因为在状态 $s_t$ 采取同一个动作,所得的奖励也不一定是一样的,所以对于时序差分方法来说,$r$ 是一个随机变量。但...
2.6 动作价值函数和状态价值函数的有什么区别和联系? (1)状态价值函数的输入是一个状态,它根据状态计算出当前这个状态以后的累积奖励的期望值是多少。 (2)动作价值函数的输入是状态-动作对,即在某一个状态采取某一个动作,同时假设我们都使用策略 $\pi$ ,得到的累积奖励的期望值是多少。