Q学习是一种基于强化学习的算法，用来在马尔科夫决策过程中求解最优控制问题。它的目标是通过学习最优策略，使智能体在未知环境中做出最佳选择。Q学习依据贝尔曼方程更新状态-动作对应的Q值，逼近最优值函数。智能体通过与环境交互，观察到新的状态和奖励，来更新执行各个动作的Q值。所谓贝尔曼方程，也被称为动态规划方...
Q-Learning算法的过程即不断更新Q表格中的Q值。 由上述公式(3)可知,假设从方格1向右走一步到达方格2,则可以写成: Q(1, 右) <- Q(1, 右) + α(R(1, 右) + γmaxQ(2, a)) 其中maxQ(2, a)就是在Q(2, 上)、Q(2, 下)、Q(2, 左)、Q(2, 右)4个值中选一个最大的。这就出现了问题,...
Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作,...
Q函数是 Q-Learning 的核心,通过对 Q 值的不断更新,最终得到最优的 Q 函数 Q^*(s, a) 。 三、Q-Learning算法的核心思想 Q-Learning 的核心思想是通过贝尔曼方程来更新 Q 值。贝尔曼方程描述了某一状态-动作对的 Q 值与其后续状态-动作对之间的关系。 在Q-Learning 中,更新公式为: Q(s_t, a_t) =...
Q-learning是一种更“老谋深算”的算法,它使用某策略与环境交互采完样本以后,评估动作价值却没有假设下次还用,而是直接找到最优的,默默记下来。至于下次采样,它哪怕明知道最大价值,可能也完全无视,继续自己的采样策略。这么做有个好处是,可以不用实时在线更新,采样的样本都可以攒起来再更新,所以有了DQN中的repla...
Q值作为Q-learning算法的核心,承载着智能体对环境的理解和决策的依据。它不仅是理论研究的焦点,更是推动强化学习在实际应用中取得突破的关键因素。通过深入理解Q值的物理意义,我们能够更好地设计和优化强化学习算法,让智能体在复杂多变的环境中展现出更加智能、高效的行为。
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)问题。它通过学习一个Q函数来选择并执行最优的动作。 Q函数表示在给定状态下选择特定动作的预期回报。Q-learning的目标是找到每个状态-动作对的最优Q值。它通过迭代更新Q值来实现,在每个时间步骤上,它根据当前状态选择一个动作,并执...
Q-Learning 学习算法 在基于价值的强化学习中,最基本的算法是 Q-Learning 和 Sarsa,其中 Q-Learning 在实际中是应用更加广泛的算法。和案例中小狮子寻找大火腿的方法类似,Q-Learning 算法的原理简述如下: 初始化 Q-Table:根据环境及动作种类构建相同维度的表。
那么我的QLearning又是啥呢?学习QLearning有两个点,其一是用查找表的方式来表示策略,另一个是QLearning的表格更新方式。 我们要做出决策,那依据是什么? 最简单的方式就是建议一个状态-动作评分表格。 (安利一下科科老师的课,配套推荐的几本书食用更佳。) 这里我们就建立了一个在森林生活的表格,我们根据熊的...
归根结底的说，我们唯一需要关注的指标就是Average Return，其他的一切loss都可能是伪指标。https://...