强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 1 。 上图中agent代表自身,如果是自动驾驶,agent就是车;如果你玩游戏它就是你当前控制的游戏角色,如马里奥...
最经典的Q learning算法,它是一种价值导向,价值迭代的强化学习算法 更新逻辑: Initialize Q(s,a) (英雄复活) Repeat (for each episode): (直到偷家成果才游戏结束) initialize s(英雄复活) Repeat (for each step of episode):(不断地死亡不断地学习如何偷家 choose a from s using policy derived from ...
回忆一下Q-Learning,我们更新Q表是利用每步的reward和当前Q表来迭代的。那么我们可以用这个计算出来的Q值作为监督学习的“标签”来设计Loss Function,我们采用如下形式,即近似值和真实值的均方差 采用随机梯度下降法(SGD)来迭代求解,得到我们想要的 ,具体公式和过程还请看参考资料,这里不展开了,其实就是求导啦。值得...
与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,...
1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于: ...
首先,Q-learning是强化学习中的一种算法。 image.png Q-learning关键在于是Q-table。Q-table的行和列分别表示state和action的值,Q-table的值Q(s,a)衡量当前state采取action到底好不好,即接受反馈。* Q函数 Q-table中的值根据如下的公式来进行不断更新: ...
Q-Learning是Value-Based的强化学习算法,所以算法里面有一个非常重要的Value就是Q-Value,也是Q-Learning叫法的由来。这里重新把强化学习的五个基本部分介绍一下。 Agent(智能体): 强化学习训练的主体就是Agent:智能体。Pacman中就是这个张开大嘴的黄色扇形移动体; ...
Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
应用场景:Sarsa：适用于需要稳定学习过程、重视探索的任务，或者在与环境进行交互时进行在线学习的情况。Q-learning：适用于倾向于学习最优策略的任务，或者在需要快速收敛时的情况。这两种算法只是强化学习领域众多算法中的两种，还有其他更高级的算法如Deep Q Network (DQN)、Actor-Critic等，可以根据问题的复杂度和...
这里我们使用强化学习中的Q-Learning方法来解决问题。 强化学习中一般有Agent(虚拟主体)、Environment(环境)、State&Reward(状态与反馈)、Actions(行动)等要素,这里我们的Agent是我们的机器人,它具有可以从一个房间到另一个房间的Actions,但有些Actions是有价值的,有些Actions是无价值的,所以我们会根据这些Actions设立Re...