Q-learning更新公式 基础概念 Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)]Q(S_{t},A_{t})=Q(S_{t},A_{t})+\alpha[R_{t+1}+\gamma \mathop{max}_{a} Q(S_{t+1},a)-Q(S_{t},A_{t})] Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,...
Q-Learning 的更新公式来自于贝尔曼最优方程(Bellman Optimality Equation),它为求解最优值函数提供了递归关系。假设 Q^*(s, a) 是最优状态-动作值函数,即在每个状态下,选择最优动作可以获得最大回报。根据贝尔曼最优方程,我们有: Q^(s, a) = \mathbb{E}{s'} \left[ R{t+1} + \gamma \max_{a'}...
Q-learning算法的公式如下: Q(s, a) = (1 α) Q(s, a) + α (r + γ max(Q(s', a')))。 其中,Q(s, a)表示在状态s下执行动作a的价值函数,α是学习率(0 < α <= 1),r是执行动作a后获得的即时奖励,γ是折扣因子(0 < γ <= 1),s'是执行动作a后转移到的下一个状态,a'是在状态...
更新公式为:Q(s, a) = (1 –α) * Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s', a'))),其中α是学习率,γ是折扣因子,r是获得的奖励,s是当前状态,a是采取的动作,s'是转移到的下一个状态。 终止条件:当达到终止状态时,算法终止。 通过不断迭代更新Q值,最终能够得到收敛的Q值表,从而实现最优策略...
首先,Model-Free的、基于价值的强化学习算法,毫无疑问是以求解关于 Q(s,a) 的Bellman方程为核心的。Q-learning就是遵循这个原则设计的。但是,对于环境未知且持续多步的强化学习问题,如果仅仅坚持按照这个公式迭代,很可能会遇到“局部收敛”的问题。对此,有许多的解决方案。
第一步:给定的是 Q-learning 的更新公式,更新公式是 bootstrap 的形式,即新的 Q 值依赖于旧的 Q 值。因此,第一步需要把这样的『递推公式』写成『通项公式』的形式。这其中需要到一个 tradeoff:如果过度依赖于最新的 Q 值,估计会更为 unbiased,但是 variance 会比较大(因为参考的样本数目较少);如果过度依赖...
其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)]Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)] 然后学习的过程就是更新 这张 Q表格,如下图所示...
而在在线的Q learning算法下(称为State-Action-Reward-State-Action ,简称SARSA),Q table的更新公式变为了 此处不同的是没有了max,由于是智能体在亲自参与,这里也就没法像离线时那样,选择一个最优的策略。不管是在线还是离线,在训练的时候需要做经验回放,即存储当前训练的状态到记忆体中,等下一次训练时再调用。
Q-learning 在sarsa算法中,选择动作时遵循的策略和更新动作值函数时遵循的策略是相同的,即ϵ−greedyϵ−greedy的策略,而在接下来介绍的Q-learning中,动作值函数更新则不同于选取动作时遵循的策略,这种方式称为离策略(Off-Policy)。Q-learning的动作值函数更新公式如下: ...
关于第三点,更新公式的不同我们前面也有讲到,就是因为Q-learning采取了异策略,每次学习的时候,都采取的是最优的进行学习。 2、如何体现异策略 Q-learning算法公式就这么点,具体是如何体现异策略的呢? 我在下图中将其标注出来: 我们将执行行为策略的称之为探索者,他们根据当前的环境S,使用某种策略(如 -贪婪策略...