(引自 A Painless Q-learning Tutorialhttps://blog.csdn.net/itplus/article/details/9361915) (二)Q-Learning算法之例 (1)任务和模型 假设一套建筑物有5个房间,如下图所示。 将每个房间编号为0到4,位置5号是建筑物的外面,0到4号房间分别有门相连。任务的目的是,通过强化学习生成一个策略,从0到4的任何...
Q-Learning就是一种迭代求解的方法,如下: 在有了理论之后,这里介绍一个简单的环境,来编程实现Q-learning。环境如下: Agent主要有4个动作a \in [0, 1, 2, 3],目标位于(0, 2)这个坐标点。这里状态表示为当前网格点位置,即i, j,比如左图中圆的位置(1, 1)。动作0-3分别对应上下左右移动。这个简单的任务...
首先我们看一下上图Q-learning在整个强化学习的位置,Q-Learning是属于值函数近似算法中,蒙特卡洛方法和时间差分法相结合的算法。它在1989年被Watkins提出,可以说一出生就给强化学习带来了重要的突破。 Q-Learning假设可能出现的动作a和状态S是有限多,这时a和S的全部组合也是有限多个,并且引入价值量Q表示智能体认为做出...
通过这一个系列的学习,是否发现学习了很多东西,又好像啥也没学到,学习经常就是这样一个状态,第一个学习的时候往往都是伪装自己明白啦,当某个时间点真正用到了,才知道原来这些知识能够这样的使用,本章咱们就为Qlearning讲解一个例子,方便我们理解。 放学去网吧 下面这个例子,咱们举一个放学去网吧的例子吧,空间图...
Q-learning是另一种基于时态差分法的增强学习算法，用于学习一个值函数，表示在状态s下采取最优动作得到的期望累积奖励。Q-learning的更新规则如下：其中：max(Q(s', a')) 表示在新状态s'下选择下一个动作a'时的最大值函数估计。从上面的更新可以看出这两个方法非常相似，主要区别在于它们的更新策略。在Sarsa中...
sarsa算法的完整流程图如下: 算法最终得到所有状态-动作对的Q函数,并根据Q函数输出最优策略ππ Q-learning# 在sarsa算法中,选择动作时遵循的策略和更新动作值函数时遵循的策略是相同的,即ϵ−greedyϵ−greedy的策略,而在接下来介绍的Q-learning中,动作值函数更新则不同于选取动作时遵循的策略,这种方式称为...
原文:小白系列(6)| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs. Deep Q-Network 01引言 强化学习(Reinforcement Learning,RL)近年来受到了广泛关注,因为它在多个领域取得了成功的应用,包括博弈论、运筹学、组合优化、信息论、基于模拟的优化、控制理论和统计学。
简介 怎么用【亿图图示】绘制一份“Q-learning算法流程”呢？小编就和大家来分享一下：工具/原料 联想L14 windows10 亿图图示12.0.8 方法/步骤 1 打开【亿图图示】软件 2 点击【模板社区】3 选择【Q-learning算法流程】模板在【流程图】的【数据流程图】分类中选择 4 绘制并查看【Q-learning算法流程】效果 ...
强化学习Q-learning 图示 数据智能谷关注IP属地: 青海 2019.10.20 07:34:09字数 0阅读 521 image.png image.png image.png image.png image.png image.png ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 03人工智能专题 更多精彩内容,就在简书APP
Off-Policy方式简化了证明算法分析和收敛性证明的难度,使得它的收敛性很早就得到了证明。Q-learning的完整流程图如下: 小结 本篇介绍了TD方法思想和TD(0),Q(0),Sarsa(0)算法。TD方法结合了蒙特卡罗方法和动态规划的优点,能够应用于无模型、持续进行的任务,并拥有优秀的性能,因而得到了很好的发展,其中Q-...