Q-learning 算法使用一个状态-动作值 Q 表(也称为 Q 值表)。该 Q 表中每个状态有一行,每个动作有一列。每个单元格都包含相应状态-动作对的估计 Q 值。 初始状态下,所有的 Q 值都设置为为零。随着 Agent 与环境互动并获得反馈,算法会反复改进这些 Q 值,直到它们收敛到最优 Q 值。算法利用贝尔曼方程对其...
自然语言处理:Q-Learning算法可以应用于自然语言处理领域。例如,可以将自然语言问题转化为状态,将回答问题的语句转化为行动,使用Q-Learning算法来学习最优的回答策略。 股票交易决策:Q-Learning算法可以应用于股票交易决策领域。例如,可以将不同股票价格和市场指数作为状态,将不同的交易行为(例如买进或卖出)作为行动,使用...
1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 求解最优的动作价值函数$q_{*}$和最优策略$\pi_{*}$。 这一类强化学习的问题...
第2节 Q-learning手工推演 为进一步理解上一节中介绍的Q-learning算法是如何工作的,下面我们一步一步地选代几个episode。 首先取学习参数γ=0.8,初始状态为房间1,并将Q初始化为一个零矩阵。如下图所示: 观察矩阵R的第二行(对应房间1或状态1),它包含两个非负值,即当前状态1的下步行为有两种可能:转至状态3...
首先我们看一下上图Q-learning在整个强化学习的位置,Q-Learning是属于值函数近似算法中,蒙特卡洛方法和时间差分法相结合的算法。它在1989年被Watkins提出,可以说一出生就给强化学习带来了重要的突破。 Q-Learning假设可能出现的动作a和状态S是有限多,这时a和S的全部组合也是有限多个,并且引入价值量Q表示智能体认为做出...
1. 原理讲解 Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励...
1. 原理讲解 Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励...
介绍完贝尔曼方程的思想后,在Q-learning算法中如何去更新Q-Value? 如上图的表达式,我们更新Q(s,a)时不仅关注当前收益也关注未来收益,当前收益就是状态变更环境立即反馈的reward,未来收益就是状态变更后新状态对应可以采取的action中最大的Value,同时乘以折扣率γ。...
Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下,选择动作a,通过...