learning算法可以在迭代的过程中不断更新Q-table,直到Q值收敛为止。在Q值收敛后,智能体可以根据Q-table选择在每个状态下采取的最优行动,从而找到从起点到终点的最短路径。 Q-Learning算法可以应用于多种场景,包括但不限于以下几个示例: 游戏智能体训练:通过Q-Learning算法训练游戏智能体,使其学会在游戏中采取最优的...
Q-Learning是off-policy的。异策略是指行动策略和评估策略不是一个策略。Q-Learning中行动策略是ε-greedy策略,要更新Q表的策略是贪婪策略。 Q-Learning算法 二、SARSA的理解 Sarsa全称是state-action-reward-state'-action'。 也是采用Q-table的方式存储动作值函数;而且决策部分和Q-Learning是一样的, 也是采用ε-...
Exploration and Exploition 的做法很多,Q-Learning 采用了最简单的ϵ−greedyϵ−greedy, 就是每次有ϵϵ的概率是选择当前 Q-Table 里面值最大的action的,1−ϵ1−ϵ的概率是随机选择策略的。 Q-Learning 算法的流程如下,图片摘自这里: 上面的流程中的 Q 现实 就是上面说的 Q'(s,a)Q′(s...
如果智能体能够以无限多的次数访问状态—行动对,那么 Q-Learning 将会收敛到最优的 Q 函数 [1]。 同样,我们也不会深入讨论 Q-Learning 的细节。如果你对它不太熟悉,这里有 Siraj Raval 的解释视频。 下面我们将展示 Q-Learning 的 Python 实现。请注意,这里所...
Q-learning的核心思想是:我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值. 而当今问题是在太复杂, 状态可以多到比...
为什么玩电子游戏没办法直接用Q-learning 来学习最佳路径呢?因为电子游戏的每一帧图片就可以是一种状态,游戏中的角色又可以有多种动作(上下左右,下蹲跳跃等等)。如果用Q表来记录每一个动作所对应的状态,那么这张Q表将大到无法想象。 DQN不用Q表记录Q值,而是用神经网络来预测Q值,并通过不断更新神经网络从而学习到...
图片来源:网络 Q-Learning算法用于在未知环境中训练一个智能体(agent)做出最优决策。该算法的核心思想是学习一个价值函数Q(s,a),其中s表示当前状态,a表示智能体在该状态下采取的行动。Q(s,a)表示在当前状态下采取行动a所能获得的期望奖励值。Q值越高,则说明该行...
SMAB 和 Q-Learning 中的 exploration 问题很相似。 Exploitation: 在给定的状态下选择具有最高 Q 值的动作 Exploration: 探索更多的动作(选择没有被足够得访问或者从未被访问的动作) 图片来自微软研究院 「面对不确定性的乐观」(OFU)状态:无论什么时候,我们都对老虎机的输出结果是不确定的,所以我们预计环境是最...
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。 打开网易新闻 查看精彩图片 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...