Q-learning是一种无模型的强化学习方法,它使用Q函数(也称为动作-价值函数)来估计在给定状态下执行某个动作的未来预期回报。以下是Q-learning算法的伪代码及其详细解释: 1. 初始化步骤 markdown initialize q(s, a) arbitrarily except that q(terminal-state, .) = 0 alpha = learning_rate # 学习率 gamma ...
Q-Learning方法很好的解决了这个迷宫问题,但是这终究只是一个小问题(状态空间和动作空间都很小),实际情况下,大部分问题都是有巨大的状态空间或者动作空间,想建立一个Q表,内存是绝对不允许的,而且数据量和时间开销也是个问题。 3 值函数近似与DQN 值函数近似(Function Approximation)的方法就是为了解决状态空间过大,...
其形式不一样,比如利用MC,则为G_t(回报);利用TD(0),则为R_{t+1}+\gamma \hat{q}\left( s_{t+1},a_{t+1},\boldsymbol{w} \right);Q-Learning呢,就是R_{t+1}+\gamma \max \hat{q}\left( s_{t+1},a_{t+1},\boldsymbol{w} \right)。
action= env.action_space.sample()#exploration, randomly sample a action#take action and observe the outcomenew_state, reward, done, info =env.step(action)#Update the Q(s, a)qtable[state, action] += learning_rate *( reward+ gamma * np.max(qtable[new_state, :]) -qtable[state, acti...
一、Q-Learning: 例子:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350 http://ml.cs.tsinghua.edu.cn:5000/demos/flappybird/ 以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表,也可以是一个神经网络。 其中最重要的公式是: 其中1-alpha是保留多少以前的经验,gamma是对最长期reward进行discount ...
Q-Learning是一种off-policy TD方法,伪代码如图所示 Q-Learning伪代码 我们首先会初始化一个Q表,用于记录状态-动作对的值,每个episode中的每一步都会根据下列公式更新一次Q表 这里的迷宫问题,每一次episode的结束指的是到达终点状态5。为了简单起见,这里将学习率设为1,更新公式变为 ...
Q-Learning 一、Q-Learning: 例子:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350 http://ml.cs.tsinghua.edu.cn:5000/demos/flappybird/ 以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表,也可以是一个神经网络。
Q-learning 算法流程 Q-learning 算法的伪代码 步骤 1：初始化 Q 值。我们构造了一个 m 列（m = 动作数 )，n 行（n = 状态数）的 Q-table，并将其中的值初始化为 0。步骤 2：在整个生命周期中（或者直到训练被中止前），步骤 3 到步骤 5 会一直被重复，直到达到了最大的训练次数（由用户指定）...
Q-learning 算法的伪代码 步骤1:初始化 Q 值。我们构造了一个 m 列(m = 动作数 ),n 行(n = 状态数)的 Q-table,并将其中的值初始化为 0。 步骤2:在整个生命周期中(或者直到训练被中止前),步骤 3 到步骤 5 会一直被重复,直到达到了最大的训练次数(由用户指定)或者手动中止训练。