Q-learning离散形式的收敛性证明有非常强的参考价值。对于一般的提出新的值函数更新方式的算法的收敛性，...
总而言之,Watkins Q-learning算法是一种经典的强化学习方法,它通过不断更新Q值函数和辅助的H值函数来逼近MDP的最优策略。通过对Q值函数和H值函数之间差异的分析,我们证明了Watkins Q-learning算法的收敛性。该算法在有限次迭代后能够学习到最优策略,并停止更新Q值。然而,在实际应用中,我们需要验证算法的假设条件是否...
其实，Q-Value Iteration和Q-Learning还有很多细节上的差别。但是证明Q-learning的收敛，本质上还是要靠压...
Q-learning算法是一种基于强化学习的算法，用于学习在未知环境中最优策略。我们可以深入介绍Q-learning算法的原理和基本步骤，包括状态-动作值函数（Q函数）的更新、策略选择和reward的定义等。同时，我们可以讨论Q-learning算法在其他领域的应用，如自适应控制、交通信号优化和智能游戏玩法等。3. 量化方法在POMDP问题中...
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,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径...
DQN的收敛性不需要重要性采样来保证。 补充: off-policy的强化学习算法使用重要性采样还是蛮常见的,比如IMPALA算法,而且即使DQN中无法使用也没有必要使用重要性采样,但是也有一些形式上比较像的DQN变种,如:experience priority DQN,不过这里需要注意experience priority并不是重要性采样,从理论上来说就不是一个事情,不过...
Q-Learning 强化学习中的一种 values-based 算法,最终应是会学出一个收敛的表格 Q-Table。 在Q-Learning的学习中,我们用Q(S, A)来表示value function.之前我们只讨论了有限个状态(state)和行动(action)的情况,这种情况下,我们其实等价于在不断维护一个Q-table,不断更新,直至其收敛。
Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作...
Q-Learning算法是一种重要的强化学习算法，旨在通过学习状态-行动值函数（Q函数）来优化智能体的行为选择。在强化学习的框架中，Q函数表示在给定状态下采取特定行动所能获得的长期累积回报的期望值。Q-Learning算法的核心在于不断更新Q函数，以估计最优状态-行动值，并据此制定最优策略。在训练过程中，智能...
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,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径...