Q-Learning就是一种迭代求解的方法,如下: 在有了理论之后,这里介绍一个简单的环境,来编程实现Q-learning。环境如下: Agent主要有4个动作a \in [0, 1, 2, 3],目标位于(0, 2)这个坐标点。这里状态表示为当前网格点位置,即i, j,比如左图中圆的位置(1, 1)。动作0-3分别对应上下左右移动。这个简单的任务...
Double Q-Learning double Q-Learning 的想法就是尽量在选择动作的网络与评估动作的网络是两个网络,如果这两个网络的误差分布不一样,我们就能缓解过分估计Q值的问题,下面公式给出了 double Q-Learning 的基本思想。 Q_{\phi_{A}}({s}, {a}) \leftarrow r+\gamma Q_{\phi_{B}}\left({s}^{\prime},...
sarsa算法的完整流程图如下: 算法最终得到所有状态-动作对的Q函数,并根据Q函数输出最优策略ππ 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...
Sarsa大体于Q learning类似,不过在流程上在计算loss前先选择了下一步的动作next_action,然后再进行loss计算,这使得Sarsa学习的状态动作对都属于当前的轨迹,属于在线学习on-policy。 Q learning和Sarsa在测试时,效果相比起来: Q learning更强调该状态和目标点的距离远近,若距离较近,maxa'Q(s', a')则值很大,导致这...
简介 怎么用【亿图图示】绘制一份“Q-learning算法流程”呢？小编就和大家来分享一下：工具/原料 联想L14 windows10 亿图图示12.0.8 方法/步骤 1 打开【亿图图示】软件 2 点击【模板社区】3 选择【Q-learning算法流程】模板在【流程图】的【数据流程图】分类中选择 4 绘制并查看【Q-learning算法流程】效果 ...
由于动作值函数的每次更新都与(st,at,rt+1,st+1,at+1)(st,at,rt+1,st+1,at+1)相关,因此算法被命名为sarsa算法。sarsa算法的完整流程图如下: 算法最终得到所有状态-动作对的Q函数,并根据Q函数输出最优策略ππ 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...
qlearning算法 python qlearning算法流程图 假设有这样的房间 如果将房间表示成点,然后用房间之间的连通关系表示成线,如下图所示: 这就是房间对应的图。我们首先将agent(机器人)处于任何一个位置,让他自己走动,直到走到5房间,表示成功。为了能够走出去,我们将每个节点之间设置一定的权重,能够直接到达5的边设置为100...
Q学习(Q-learning)算法是一种与模型无关的强化学习算法,以马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)为理论基础。 标准的马尔科夫决策过程可以用一个五元组<S,A,P,R,γ> 表示,其中: S是一个离散有界的状态空间; A是一个离散的动作空间;
DQN的流程图如下: image DQN算法代码如下: """ DQN """classDQN:def__init__(self,model,gamma=0.9,learning_rate=0.01):self.model=model.model self.target_model=model.target_model self.gamma=gamma self.lr=learning_rate# ---训练模型--- #self.model.optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=se...
一、直观理解 Q-learning与Sarsa都旨在解决强化学习问题，即如何在探索与利用之间做出最优决策。Q-learning是基于off-policy思想的算法，与Monte Carlo方法中的off-policy思路相契合。它们的主要区别在于更新价值的步骤不同。二、算法流程 流程图清晰展示了Q-learning与Sarsa的差异。让我们分步骤详细解析。1....