Q-Learning算法是一种无模型的强化学习技术,用于学习代理在环境中采取动作的最佳策略。在Q-Learning中,我们通常使用两个主要的矩阵来表示和更新信息:奖励矩阵(R)和Q值矩阵(Q)。 奖励矩阵(R) 奖励矩阵是一个表格,其中每一行代表一个状态(State),每一列代表一个动作(Action)。矩阵中的每个元素Rs,aRs,a表示在特定...
Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
Q学习是一种基于状态-行动值函数(Q函数)的强化学习算法。在每个时间步,Q学习通过更新Q函数来改善策略。该算法通过不断地更新Q函数来估计状态-行动值函数的最优值,并利用该函数来制定最优策略。 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...
Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′))Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′)) 其中,Q(s,a)Q(s,a)是在状态ss下采取行动aa的预期回报,αα...
QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。
Q Learning算法是由Watkins于1989年在其博士论文中提出,是强化学习发展的里程碑,也是目前应用最为广泛的强化学习算法。 Q Learning算法概念: Q Learning算法是一种off-policy的强化学习算法,一种典型的与模型无关的算法,即其Q表的更新不同于选取动作时所遵循的策略,换句化说,Q表在更新的时候计算了下一个状态的最...
离线学习:Q-Learning 是一种离线学习算法,这意味着智能体可以从过去的经验中学习,而不需要与环境进行实时交互。 收敛性:在有限的状态和动作空间中,Q-Learning 算法可以保证收敛到最优策略。 易于实现:Q-Learning 算法相对简单,易于实现。 缺点: 状态空间大时不适用:当状态空间或动作空间很大时,Q-Learning 算法的...
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 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) 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...
Q-learning是什么? Q-learning是强化学习(RL)的经典算法,简单来说,RL智能体与环境进行交互,如果采取的行动是「好」的,就会获得奖励,否则获得惩罚,强化学习算法的目标是最大化智能体获得的长期奖励总和。 在强化学习智能体和环境之间的交互循环中,每个时间步(timestep), ...