深度学习Q-learing算法实现 1. 问题分析 这是一个走悬崖的问题。强化学习中的主体从S出发走到G处一个回合结束,除了...
Config类配置了我们接下来需要用到的一些参数,另外我还多加了一个decay_func()函数,用来计算ε的递减,这个类就不过多解释了,后面我们会用这个类定义“cfg”对象,通过cfg就可以调出来我们要用到的各个参数 定义Q-learning算法 QLearning类里需要定义构造函数(__init__)、动作取样函数(sample_action)、动作预测函数...
Q-learning的更新公式为: 两者区别在于target不同,Qlearing默认下下一个动作为最优的策略,不受探索的影响。 除了learn其余代码都一样 效果比sarsa好
那么我们从起点开始已知选择q值最大的动作一直走,就可以顺着我们学习到的路径到达迷宫终点了,可喜可贺。 Github源码中的python文件是借助chatgpt写的一个实现训练过程可视化的程序,可以下载下来在自己电脑跑一下,个人觉得确实可以比较直观地看出训练过程,对理解算法有帮助,不过需要在电脑提前安装一下numpy和tkinter。感兴趣...
AI学习笔记——深度Q-Learning(Deep Q-Learing(DQN)) DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩各种电子游戏开始,直到训练出阿尔法狗打败了人类围棋选手。本文就简单地介绍一下DQN的基本概念。 1. Q-Learning 和 深度学习回顾 Q-learning是通过不停地探索和更新Q表中的Q值从而计算出机器人...
在介绍Q-learing算法之前,我们还是对蒙特卡罗法(MC)进行一些介绍。MC方法是一种无模型(model-free)的强化学习方法,目标是得到最优的行为价值函数q∗q∗。在前面一篇博客中,我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法。那么问题来了,什么是模型(model)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)...
通过策略的方式来学习,q-learing(马尔科夫链模型) 马尔科夫链:奖励*折扣因子,R(t)=reward(1)+yR(t+1),马尔可夫链多次迭代后分布趋于稳定所以可以得到最优解 q-learning 构建qtable,二维数组包含两个维度,state、action,qtable迭代过程中值不大于1
强化学习Q-Learning算法 实验目的 了解强化学习的基本概念 学习强化学习经典算法——Q-Learing算法 通过Q-Learing算法解决问题 实验内容 2.1 强化学习 强化学习(Reinforcement learning, RL)是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。 核心思想:智能体agent在环境environment中学习,根据...
AI学习笔记——深度Q-Learning(Deep Q-Learing(DQN)) 简介:之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning),DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩各种电子游戏开始,直到训练出阿尔法狗打败了人类围棋选手。 之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning),DQN顾名...
一、Qlearning算法思想构架 二、Qlearing算法程序实现 1.导入 2.给定初始值 3.创建Q表函数 4.创建行动选择函数 5.创建反馈函数 6.更新环境 7.QLearning算法程序 8.演示结果 ... 强化学习算法 https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/70197796总结的不错。 强化学习算法是机器学习大家族中的一类,使用...