3.Q-Learning: 核心思想:通过贝尔曼公式,来迭代Q函数,尝试解决信用分配问题,可以计算出每一个不同的s,a下对最终收益的贡献值。 定义:Q(s,a)函数,表示智能体agent在s状态下采用a动作,并在之后采取的都是最优动作条件下拿到的未来奖励 贝尔曼公式: Q(s,a) = r + \gamma max_{a^{'}}Q(s^{'},a^{...
这篇论文的核心发现是关于离线强化学习(Offline Reinforcement Learning, RL)的一个新方法:通过隐式值正则化(Implicit Value Regularization, IVR)来优化学习过程。作者提出了一个称为稀疏Q学习(Sparse Q-Learning, SQL)的新算法,这个算法在处理数据集时引入了稀疏性,可以更有效地学习值函数。这种方法在D4RL基准数据...
Learning from Delayed Reward 该论文的页面为:http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/thesis.html 下载地址为:http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/new_thesis.pdf 论文页面对这篇文章的描述: The thesis introduces the notion of reinforcement learning as learning to control a Markov Decision Process by in...
首先,我们推导出一个连续变量的Q-learning算法,我们称为归一化优势函数 (NAF), 将它作为更常用的策略梯度和评估-决策 (actor-critic) 方法的替代品. NAF表征允许我们将Q-learning经验性重复应用于连续任务,并大极大地提高了一系列模拟机器人控制任务上的表现. 为了进一步提高我们尝试的效率,我们探索了利用已学会的模...
Learning from delayed reward (Q-Learning的提出) (Watkins博士毕业论文)(建立了现在的reinforcement Learning模型),最近在在学习强化学习方面的东西,对于现有的很多文章中关于强化学习的知识很是不理解,很多都是一个公式套一个公式,也没有什么太多的解释,感
本文提到了对于弱Feller POMDPs（Partial Observable Markov Decision Processes，部分可观察马尔可夫决策过程）的量化逼近的研究。论文提出了一种基于Q-learning的控制策略，通过将POMDP问题转化为完全可观察的马尔可夫过程，并使用量化方法来近似概率分布。同时，论文还分析了滤波过程的弱Feller连续性，并证明了所提出控制策略...
Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前,首先要弄清楚两个概念:Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师的《机器学习》中的一段话来解释这个概念,即: Model-based learning:机器已对环境进行了建模,能够在机器内部模拟出与环境相同或者...
DDPG,CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING 论文阅读 DDPG算法是训练一个deterministic policy来处理动作连续的问题,主要是基于DQN的思想,训练一个Q-functon来衡量动作的Q值。一般的DQN方法得到下面这个Q的最优值是很容易的,因为动作是离散的,取对应Q值最大的动作即可。但是在连续动作上就不太好处理了。
一、Q Learning的由来 Q Learning是由Chris Watkins在1989年提出的一种强化学习模型。发表在其博士学位论文《Learning from delayed rewards》中(老哥也是很直接,在博士论文开头就说了,这个论文完全是他自己一个人的工作,没有和任何其他人进行合作)。当时,人工智能的研究还是十分关注模仿行为决策的。在行为建模中,使用...
如前所述,这种方法称为表格Q-learning,因为我们维护了一个带有其Q值的状态表。我们在FrozenLake环境中尝试一下。完整示例代码在Chapter06/01_frozenlake_q_learning.py中。 首先,导入包并定义常量。这里的新内容是α值,α将用作价值更新中的学习率。现在,Agent类的初始化更加简单,因为不需要跟踪奖励和转移计数器的...