@文心快码q-learning伪代码 文心快码 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。以下是Q-learning算法的伪代码及其详细解释: 1. 初始化步骤 python initialize q(s, a) arbitrarily except that q(terminal-state, .) = 0 alpha ...
Q-learning 是一种记录行为值 (Q value) 的方法,每种在一定状态的行为都会有一个值 Q(s, a),就是说 行为 a 在 s 状态的值是 Q(s, a)。s 在上面的探索者游戏中,就是 o 所在的地点了。而每一个地点探索者都能做出两个行为 left/right,这就是探索者的所有可行的 a 啦。 致谢:上面三段文字来自这...
我们通过之前的Qlearning 知道了算法和代码 Qlearning 局限: 不能表示很多的状态和Q值。下围棋这个例子 可以表示很多参数 最终效果: 实现步骤: 机器人大脑 游戏环境 游戏主程序。 DeepQlearing 有Q-learning的优势 Q-learning 是 off-Policy (离线学习 可以学习过往经验或记忆) Q-learning 可以单步更新,比回合更新...
其中α为学习速率（learning rate），γ为折扣因子（discount factor）。根据公式可以看出，学习速率α越大...
。根据上面的伪代码，便可以写出Q-learning的代码了。成果 训练后的小鸟一直挂在那里可以飞到几千分。
为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,本文同样Q-learning算法伪代码贴出来了。 对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网络的值来更新。 4. 实验过程于结果 在这里插入图片描述 ...
5. Q-learning实战 5.1、定义算法 强化学习算法的模式都比较固定,一般包括sample(即训练时采样动作),predict(测试时预测动作),update(算法更新)以及保存模型和加载模型等几个方法,其中对于每种算法samle和update的方式是不相同,而其他方法就大同小异。 importnumpyasnpimportmathfromcollectionsimportdefaultdictclassQLearn...
为了创建演示程序,我启动了 Visual Studio 并创建了一个新 C# 控制台应用程序项目名为 QLearning。我使用 Visual Studio 2017,但演示程序并不重要的.NET 依赖,因此任何版本的 Visual Studio 可以正常工作。在模板代码加载到之后我删除了所有的编辑器不需要的 using 语句,只留下对引用 System 命名空间。然...
5. Q-learning实战 5.1、定义算法 强化学习算法的模式都比较固定,一般包括sample(即训练时采样动作),predict(测试时预测动作),update(算法更新)以及保存模型和加载模型等几个方法,其中对于每种算法samle和update的方式是不相同,而其他方法就大同小异。 代码语言:javascript 复制 import numpy as np import math from...
最简单的算法是一步时序差分(one-step TD),即TD(0)。每往前走一步,就做一步自举,用得到的估计回报(estimated return)$r_{t+1}+\gamma V(s_{t+1})$ 来更新上一时刻的值 $V(s_t)$:V\left(s_{t}\right) \leftarrow V\left(s_{t}\right)+\alpha\left(r_{t+1}+\gamma V\left(s_{t...