Q-Learning方法很好的解决了这个迷宫问题,但是这终究只是一个小问题(状态空间和动作空间都很小),实际情况下,大部分问题都是有巨大的状态空间或者动作空间,想建立一个Q表,内存是绝对不允许的,而且数据量和时间开销也是个问题。 3 值函数近似与DQN 值函数近似(Function Approximation)的方法就是为了解决状态空间过大,...
Human-level control through deep reinforcement learning | Naturewww.nature.com/articles/nature14236 算法的大体框架是Qlearning,首先回顾一下Qlearning算法: Qlearning是异策略时间差分法,伪代码如下: Qlearning方法伪代码 这里有两个概念:异策略和时间差分 异策略:指行动策略(产生数据的策略)和要评估的策略不...
action= env.action_space.sample()#exploration, randomly sample a action#take action and observe the outcomenew_state, reward, done, info =env.step(action)#Update the Q(s, a)qtable[state, action] += learning_rate *( reward+ gamma * np.max(qtable[new_state, :]) -qtable[state, acti...
一、Q-Learning: 例子:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350 http://ml.cs.tsinghua.edu.cn:5000/demos/flappybird/ 以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表,也可以是一个神经网络。 其中最重要的公式是: 其中1-alpha是保留多少以前的经验,gamma是对最长期reward进行discount ...
Q-Learning伪代码 我们首先会初始化一个Q表,用于记录状态-动作对的值,每个episode中的每一步都会根据下列公式更新一次Q表 这里的迷宫问题,每一次episode的结束指的是到达终点状态5。为了简单起见,这里将学习率设为1,更新公式变为 另外,将衰减系数γ设为0.8。Q表初始化为一个5×5的全0矩阵。每次这样更新,最终Q...
Q-Learning 一、Q-Learning: 例子:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350 http://ml.cs.tsinghua.edu.cn:5000/demos/flappybird/ 以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表,也可以是一个神经网络。
Q-learning 算法流程 Q-learning 算法的伪代码 步骤 1：初始化 Q 值。我们构造了一个 m 列（m = 动作数 )，n 行（n = 状态数）的 Q-table，并将其中的值初始化为 0。步骤 2：在整个生命周期中（或者直到训练被中止前），步骤 3 到步骤 5 会一直被重复，直到达到了最大的训练次数（由用户指定）...
Q-Learning算法的伪代码 步骤1:初始化Q值 我们构建一个Q表,有 m 列 (m = 行动数)和 n 行(n =状态数)。我们将值初始化为0。 第2步:终身学习(或直到学习停止) 该过程将重复步骤3到5,直到算法运行次数为的 episode 的最大值(由用户指定)或直到我们手动停止训练。
Q-Learning 算法实现 先前就提到过,强化学习的整个流程是在环境中完成的。所以,我们需要搭建一个可以用于算法测试的环境,这也是强化学习的与众不同之处。 我们想要在迷宫中测试使用 Q-Learning 算法来帮助小狮子尽快的找到大火腿。在本地环境中,可以使用 Python 支持的 Tkinter,PyQt 以及 wxPython 来写一个 GUI 的...