SARSA和Q-learning类似,它们之间的唯一的,也是最大差异在更新Q值的方式上。SARSA是基于当前状态和动作得到的下一个状态和动作进行更新,而Q-learning是基于当前状态和动作得到的下一个状态的最大Q值进行更新。这也导致了它们的收敛速度和稳定性不同。 \begin{align} &QLearning:&Q(s, a) &=& Q(s, a) + α...
另一个基于时序差分算法的Q-Learning算法属于离线策略算法，其算法流程如图4所示，基于当前策略根据状态s选...
然后讲解Q-learning算法的思想,算法的细节,以及Q-learning如何体现异策略思想,并总结了从Q-function到Q-learning的是如何一步一步推导过来的,最后通过一个具体的案例讲解Sarsa算法和Q-learning在特定场景下的实现,并做了结果分析。
在强化学习领域，on-policy和off-policy策略是两种重要的学习方法。理解它们的关键在于观察策略更新时是否使用了当前策略产生的数据，以及如何获取目标函数的值。以Q-learning和Sarsa为例，它们都基于TD（Temporal Difference）学习，但区别在于更新方式。Q-learning在更新时使用了目标网络和行为网络，通过选择最...
1. 我们常见的使用重要性采样的off-policy算法往往都是behavior policy是epsilon-greedy策略或其他形式的随机策略,而target policy是greedy策略,但是这里需要注意的是,不论DQN还是Q-learning,它的target policy是epsilon greedy策略,而它的behavior policy也是epsilon greedy策略。这里比较难以理解的是target policy为什么也是...
我们一起来了解一下Off-policy时序差分方法 Q-learning,我们首先一起回顾Sarsa算法和同策略和异策略的对比分析,然后讲解Q-learning算法的思想,算法的细节,以及Q-learning如何体现异策略思想,并总结了从Q-function到Q-learning的是如何一步一步推导过来的,最后通过一个具体的案例讲解Sarsa算法和Q-learning在特定场景下的...
Q-learning是sarsa的off-policy版本,对于Q-Learning,我们会使用ϵ−贪婪法来选择新的动作,这部分和SARSA完全相同。但是对于价值函数的更新,在选取下一步最优动作时,Q-Learning使用的是MAX贪婪法(用目标策略选取动作进行评估),而不是SARSA的ϵ−贪婪法(用行为策略选取动作进行评估)。这一点就是SARSA和Q-Learni...
off-policy算法是指在生成样本的策略和更新网络参数时使用不同的策略。以Q-learning为例，Q-learning在计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，而当前策略可能并未选择到最优动作，因此生成样本的策略和学习时的策略不同，属于off-policy算法。而on-policy算法则指在生成样本和更新网络...
强化学习领域中的offline与off-policy是两个不同的概念，它们均与利用以往经验训练智能体有关。Off-Policy:在强化学习背景下，策略指的是智能体如何选择行动的函数。若算法被描述为“off-policy”，意指此算法可以利用从一个策略收集的数据来学习另一个策略。以Q-learning为例，这是一个典型的off-policy...
1. 我们常见的使用重要性采样的off-policy算法往往都是behavior policy是epsilon-greedy策略或其他形式的随机策略,而target policy是greedy策略,但是这里需要注意的是,不论DQN还是Q-learning,它的target policy是epsilon greedy策略,而它的behavior policy也是epsilon greedy策略。这里比较难以理解的是target policy为什么也是...