由于Q-Learning在处理 Q(st,at) 值为连续的时候,无法使用数组或表格来记录,由此引发三种问题的讨论:1)动作空间是离散的,状态空间是连续的;2)动作空间是连续的,状态空间是离散的;3)动作空间和状态空间都是连续的。如何解决子问题1即为DQN算法的核心思想。DQN是在Q-Learning基础上的一种改进,由Mnih等在2013年首...
4.4 DQN 改进算法的算法过程 Reference DQN 的全称是 Deep Q-Network,其中的 Q 就是指 Q-Learning。 从名字上就能看出,该方法指的是把 Q-Learning 和 DNN[Deep Neural Network] 结合起来。所以这两种方法没有本质区别,比如原来是一个(状态, 动作)的概率表,在 DQN 中把其换为了一个神经网络。所以本文不再单...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
在Q-learning,替代真实值的是TD目标r + γ m a x a Q ^ ( s t + 1 , a ; w ) r+\gamma max_a\hat{Q}(s_{t+1},a;\textbf{w})r+γmaxaQ^(st+1,a;w),它利用了当前函数近似价值的最大值 Δ w = α ( r + γ m a x a Q ^ ( s t + 1 , a ; w ) −...
补充一点: 2018年Deep Mind在AAAI发表了组合6中DQN改进方法(包括上述)的Rainbow,Rainbow: Combining ImprovementsRainbow: Combining ImprovementsRainbow: Combining ImprovementsRainbow: Combining ImprovementsRainbow: Combining Improvementsin Deep Reinforcement Learning ...
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
learning算法。启发式奖赏函数的定义来源于对环境特征和人的先 验知识的提取,然后将启发式奖赏函数融入到强化学习算法,优化算法的学习 过程。最后通过实验仿真验证算法的有效性和可行性。改进后的算法能够在原 来的基础上使算法更快的收敛,改善智能体对环境的认知能力。
Q-learning的最终目标是找到最佳策略，即在每个状态下采取最佳动作，以最大化随时间累积的奖励。理解Q-learning 基本概念：Q-learning基于Q函数的概念，也称为「状态-动作」价值函数。这个函数接受两个输入：一个状态和一个动作。它返回从该状态开始，采取该动作，然后遵循最佳策略所预期的总奖励。Q-table：在简单...
一、强化学习之Q-learning算法 Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当...
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: ...