Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,旨在使智能体(通常是机器或程序)通过与环境的交互学习如何做出最优决策。该算法的核心思想是通过学习一个Q值函数,该函数衡量了在给定状态下采取某个动作的预期回报。Q值函数是Q-Learning算法的核心组成部分,它通过不断迭代和更新来寻找最优策略,以最大化累积奖励。 二、Q-...
什么是Q-learning? Q学习(Q-learning)是一种价值迭代算法,它通过采样来学习动作价值函数Q,从而获得最优策略。 Q学习的主要思想是: agents以ε-greedy策略选择动作,在环境中采样。 根据采样结果更新Q表中的 Q(s,a)值,使用下面的更新规则: Q(s,a) = Q(s,a) + α * (r + γ * maxQ(s’,a’) –...
Q-Learning是一种通过表格来学习的强化学习算法 先举一个小例子: 假设小明处于写作业的状态,并且曾经没有过没写完作业就打游戏的情况。现在小明有两个选择(1、继续写作业,2、打游戏),由于之前没有尝试过没写完作业就打游戏的后果,所以小明选择打游戏、继续打游戏、接着打游戏。最终当父母回来发现小明没有写完作业...
1. 什么是 Q-learning? 它是强化学习中的一种 values-based 算法,最终是会学习出一个表格 Q-Table,例如在一个游戏中有下面5种状态和4种行为,则表格为: 这个表格的每一行代表每个 state,每一列代表每个 action,表格的数值就是在各个 state 下采取各个 action 时能够获得的最大的未来期望奖励。 通过Q table ...
Q-Learning 什么是 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 的本质是在干什么? Q-learning 是要让 agent 通过不断地玩游戏,从环境给予的奖励反馈中学习到给定state下的最优 action。 在Gym 里的 Taxi 环境中,有个奖励表格 P,例如第 328 个状态的奖励 p 为 : env.P[328] {0: [(1.0, 428, -1, False)],...
1. 什么是 Q-learning? 它是强化学习中的一种 values-based 算法,最终是会学习出一个表格 Q-Table,例如在一个游戏中有下面5种状态和4种行为,则表格为: 这个表格的每一行代表每个 state,每一列代表每个 action,表格的数值就是在各个 state 下采取各个 action 时能够获得的最大的未来期望奖励。
Q-learning是在 中选择maxQ来更新 ,然后从新用Q(e,g., -greedy)策略选择action执行。 而sarsa此处更新时用Q(e,g., -greedy)策略选取action的Q值来计算loss更新上个状态的Q值,然后继续使用这个action来执行 因为更新Q的action和执行的action相同(策略相同,动作也是同一个),所以称其为On-policy Learning ...
什么是 Q-Learning?gu89 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多4044 -- 1:16:43 App 【精校】AI提示词工程深入探讨| Anthropic官方圆桌 2024.9【中英字幕】 9172 -- 54:30 App AI 编程工具 Cursor 带来哪些机遇与挑战(20240908直播回放) 474 1 3:41 App 什么是元学习-Meta learning? 2065 2 7...
Q-Learning整体算法 这一张图概括了我们之前所有的内容. 这也是 Q learning 的算法, 每次更新我们都用到了 Q 现实和 Q 估计, 而且 Q learning 的迷人之处就是 在 Q(s1, a2) 现实 中, 也包含了一个 Q(s2) 的最大估计值, 将对下一步的衰减的最大估计和当前所得到的奖励当成这一步的现实, 很奇妙吧...