Q-learning是一种无模型的强化学习方法,它使用Q函数(也称为动作-价值函数)来估计在给定状态下执行某个动作的未来预期回报。下面是Q-learning算法的伪代码,按照你的要求进行了分点阐述: 1. 初始化步骤 初始化Q值表 Q(s,a)Q(s, a)Q(s,a) 为0,其中 sss 代表状态,aaa 代表动作。 设置学习率 α\alphaα...
虽然代理(agent)不断探索环境(envirement)并更新Q表,它将为我们提供越来越好的近似最优策略的值。 Q-Learning 算法详解 伪代码如下: Step 1: 初始化 Q-table Step 2: 使用 epsilon-greedy 策略选择一个动作 epsilon-greedy 策略是一个可以平衡 exploration/exploitation 的策略 其思想是, 初始化 ɛ = 1.0: ...
DQN算法是DeepMind发表在nature上的第一篇论文,链接如下: 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...
这里就要结合机器学习算法里的一些有监督学习算法,对输入的状态提取特征作为输入,通过MC/TD计算出值函数作为输出,然后对函数参数 进行训练,直到收敛。这里主要说的是回归算法,比如线性回归、决策树、神经网络等。 这里,就可以引入DQN(Deep Q-Network)了,实际上它就是Q-Learning和神经网络的结合,将Q-Learning的Q表变...
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算法伪代码: 其中,更新Q值为bellman等式,如下描述: 这篇文章总体来说,非常简单,各种步骤也特别详细,告诉了我们如何计算Q-table的算法过程。但是为什么能迭代到最优,并没有给出一个比较明确的证明过程。主要也是因为采用的EE平衡问题,这个过程采用了greedy episolon的启发式算法,每次直接选取的是最大概率的...
6.最后,Q-learning算法 Q-learning算法的伪代码 中文版的伪代码: 图片来源:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ Q value的更新是根据贝尔曼方程: Q(st,at)←Q(st,at)+α[rt+1+λmaxaQ(st+1,a)−Q(st,at)](1)(1)Q(st,at)←Q(st,at)+α[rt+1+λmaxaQ(st+1,a)−Q...
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...
SARSA 在执行policy 后的Q值更新是对于针对于同一个policy的,完成了一次策略迭代(policy iteration),这个特点区分于后面的Q-learning算法,这也是SARSA 被称为 On-policy 的原因。下面是完整算法伪代码。 SARSA 训练分析 SARSA收敛较慢,1000次episode后还无法持久稳定,后面的Q-learning 和 Expected Sarsa 都可以在1000...
SARSA 在执行policy 后的Q值更新是对于针对于同一个policy的,完成了一次策略迭代(policy iteration),这个特点区分于后面的Q-learning算法,这也是SARSA 被称为 On-policy 的原因。下面是完整算法伪代码。 SARSA 训练分析 SARSA收敛较慢,1000次episode后还无法持久稳定,后面的Q-learning 和 Expected Sarsa 都可以在1000...