Q-learning是强化学习的经典算法之一,是处理离轨策略(off-policy)下时序差分控制的一个手段,其最令人称道的地方在于不需要使用重要度采样便可以对离轨策略进行处理。Q-learning 算法中,我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作Q值的表格。表格中的每一个动作价值Q(s,a)表示在状态下选择动作然后继续遵循某...
原始的Q-learning 使用目标网络 双Q-learning 双Q-learning训练流程 无论是以复现ChatGPT为目标,还是从更加长远的目标来看,强化学习都会越来越重要。过去几年主要专注在自然语言处理方向上,对强化学习的了解有限。为了系统性的了解强化学习,特意阅读了王树森老师的《深度强化学习》,本文是该书的阅读笔记。《深度强化学习...
Q-Learning是强化学习中的一种经典算法，它基于价值函数Q(s,a)，表示从状态s采取动作a后，后续所有步骤所能获得的期望累计奖励。该算法通过迭代更新Q值表，直至收敛至最优策略。Q-Learning的吸引力在于其无需明确环境模型，仅需通过与环境的互动来学习，适用于多种环境设置。在游戏AI中，Q-Learning被用于训练AI玩家...
你可以在我的深度强化学习课程 repo 中获得代码。项目地址：https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/Q%20Learning%20with%20FrozenLake.ipynb 回顾 Q-learning 是一个基于值的强化学习算法，利用 Q 函数寻找最优的「动作—选择」策略。它根据动作值函数评估应...
Q-Learning, Sarsa代码实践 1. Q-Learning 正如我之前所说,Q-Learning是一种off-policy的强化学习算法,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大价值,但是取那个最大值的时候所对应的行动不依赖于当前策略。
百度试题 题目下列哪一个是强化学习的算法?A.Deep-learningB.Quick-learningC.Q-learningD.Time-learning 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
1小时居然就搞懂了深度强化学习DQN算法及训练!迪哥精讲强化学习4大主流算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 50集入门到精通! 唐宇迪人工智能 429 33 【MATLAB论文复现】研一研二必看!MATLAB论文如何从代码到公式完整复现?看完这个你就彻底懂了!草履虫都能学会! Arxiv论文 1966 0 从零开始的Huggingface保姆级教程!
Q-learning是一种经典的强化学习方法,通过迭代地更新Q-value来学习最优策略。在实际应用中,我们可以根据具体问题选择合适的参数和算法,并利用Q-learning来训练智能体在复杂环境中做出最优决策。 通过本文的介绍,相信读者已经对Q-learning这一强化学习方法有了更深入的理解,并且能够在Python中使用代码实现和应用Q-learnin...
首先,Q-learning是强化学习中的一种算法。 image.png Q-learning关键在于是Q-table。Q-table的行和列分别表示state和action的值,Q-table的值Q(s,a)衡量当前state采取action到底好不好,即接受反馈。* Q函数 Q-table中的值根据如下的公式来进行不断更新: ...