1. RL基本概念引入 2.Qlearning讲解 3.CartPoleQlearning代码实战 强化学习是机器学习中很火热的一个领域。相比于传统的监督学习、无监督学习,其是一种独特的学习范式。RL在游戏AI中的应用已经相当成熟,最知名的便是OpenAI。但RL的入门门槛似乎有点高,刚开始就有很多难以理解的概念。涉及到非常多概率统计、微积分的...
其中，Q-learning是强化学习的一种形式，通过奖励理想结果来训练AI做出更好的决策。举个例子来说，Q-learning就像是玩一个全新的电子游戏，开始时你对游戏一无所知，但通过不断尝试，从游戏的奖励或惩罚机制中学习，你会逐渐理解如何玩得更好，最终能够在游戏中获得更高的分数。2014年，Google DeepMind用Q-learning...
简单来说,Q-learning是一种无模型的强化学习算法,旨在学习特定状态下某个动作的价值。其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。 斯坦福博士Silas Alberti由此猜测,Q*很可能是基于AlphaGo式蒙特卡罗树搜索token轨迹。下一个合乎逻辑的步骤是以更有原则的方式搜索token树。这在编...
文章目录 前言 什么Q-Learning算法 实际问题讲解 文档讲解 最后的话 前言 Q-Learning是强化学习中的一个基础算法,尽管这个算法属于在强化学习中比较基础的一个方法,但是确实十分巧妙。我认为在一定程度上对于我理解机器学习也有很大的帮助。 什么Q-Learning算法 强化学习中的一个经典算法——Q Learning。首先了解一下...
提到Q-learning，我们需要先了解Q的含义。Q为动作效用函数（action-utility function），用于评价在特定...
强化学习(十一)--Qlearning实例 通过这一个系列的学习,是否发现学习了很多东西,又好像啥也没学到,学习经常就是这样一个状态,第一个学习的时候往往都是伪装自己明白啦,当某个时间点真正用到了,才知道原来这些知识能够这样的使用,本章咱们就为Qlearning讲解一个例子,方便我们理解。 放学去网吧 下面这个例子,咱们举...
sarsa-learning q-learning都是reinforcement learning中用来解决MDP最优化值函数问题的temporal-difference方法，跟DL没啥卵关系，虽然RL可以深度化 区别在于，在更新Q(S_t, A_t)时，前者Q(S_t+1)的动作A_t+1通过episinon-greedy确定，而后者的A_t+1通过greedy确定；共同点在于S_t选择动作的策略是...
Q-Learning.png 这个公式代表了假地图的更新修改逻辑。 S:当前位置或状态,State A:当前的动作 Q(S,A):当前位置当前动作的价值,回报 α: 学习率,新学习到的Q占比多少 R:当前位置当前动作的真实回报 γ:在当前位置当前动作到达的state以后的期望回报留存率 ...
Sarsa 是啥。简单说就是Qlearning只考虑最高价值的,Sarsa 还考虑最差价值的。 源码地址:HTTPS://GITHUB.COM/YUANYUANGONG/GYYTENSOR.GIT 在《零碎的python基础代码》这个文件夹里。人懒就不重新起 项目,感谢莫烦大神的教程和源码 Qlearning 的 输入当前位置 根据 算法 选择 动作,获得下一个位置 ,以及该位置的 ...