Deep Q-learning:结合了replay buffer和target network的思想。 Alternative target network: 不过上述算法Feels weirdly uneven,经常使用以下方式更新参数 \phi' , 3. a general view of Q-learning algorithm 我们定义三个process:1. data collect
2015; 2016). 使用无策略或Q-function逼近关策略的算法可以在原则上实现更好的数据处理效率(Lillicrap et al., 2016). 然而, 适应这种方法连续任务特别需要优化在不同的两个目标函数逼近问题. 我们另外做了一个有单一的目标的标准Q-learning。
而 Q function则可以刻画我们实际算法做 Q learning的作用对象。 本节最后说明,在我们的epsiode MDP setting,每个episode一开始,我们可以不失一般性地认为 x_1 是被某个adversary任意挑选(arbitrarily picked)的。 二、基于UCB算法的Q-learning 我们注意到,因为只是考虑有限的状态空间和行动空间,所以最优policy是一定...
This chapter details the operation of the Q-Learning algorithm, one of the most widely used in algorithms Reinforcement Learning. The components of the algorithm and its demonstration through pseudocode are presented. Then, it is explained in detail how the algorithm works, illustrated with a ...
在最开始的 Double Q-learning (van Hasselt 2010)算法中,通过随机给每一个经验赋值来更新两个价值函数(value functions )中的一个,以便学习这两个价值函数(value function),如此,就得到两个权重的集合,θ以及θ′。对于每一次更新,其中一个权重的集合是用来决定贪婪策略,另一个权重集合用来决定其它的值的。做一...
Q-Learning什么是Q-learning?强化学习中的一种 values-based算法,最终应是会学出一个收敛的表格Q-Table。在Q-Learning的学习中,我们用Q(S, A)来表示value function.之前我们只讨论了有限个状态(state)和行动(action)的情况,这种情况下,我们其实等价于在不断维护一个Q-table,不断更新,直至其收敛。
State-Valuefunction2.2.The Action-Valuefunction2.3.The Bellman Equation:simplify our value estimation3.Monte Carlo vs Temporal Difference Learning3.1.Monte Carlo:learning at the endofthe episode3.2.Temporal Difference Learning:learning at each step4.Summary5.IntroducingQ-Learning5.1.What isQ-Learning?5.2...
QLearning算法提出
三. QLearning代码实战 In [3] """Q-Table learning algorithm. Non deep learning - TD Learning, Off-Policy, e-Greedy Exploration Q(S, A) <- Q(S, A) + alpha * (R + lambda * Q(newS, newA) - Q(S, A)) See David Silver RL Tutorial Lecture 5 - Q-Learning for more details. ...
@q_nn_model.set_learning_rate(0.2) @q_nn_model.set_activation_function_hidden(:sigmoid_symmetric) @q_nn_model.set_activation_function_output(:sigmoid_symmetric) end 现在是实现get_input函数的时候了。先暂停几毫秒来帮助我们跟随AI玩家并...