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...
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(s, a)的更新过程基于贝尔曼方程,其表达式为: Q(s, a) = Q(s, ...
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′。 计算执行结果的奖励rr。
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,...
题目 以下有关DQN的说法错误的是( )。 A.DQN与 Q-leanring类似,都是基于值迭代的算法B.DQN在训练过程中使用经验回放机制,在线处理得到的转移样本C.Deep Learning与 Reinforcement Learning结合这成为了DQND.当状态和动作空间是高维连续时,Q-Table的使用会变得十分简单 答案 D 解析收藏...
使用ANN网络DQN算法实现机器自动玩九宫格和CNN网络的五子棋游戏,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。后续上传了一个卷积网络的五子棋强化学习算法,都是已经训练好的,运行对应的net.py就可以玩。