Q-Learning 是之前讨论过的查找表方法中最有趣的一种,它也是 Deep Q Learning 的基础。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...
个人理解是,如果过去的π和现在的π不像的话,那么过去的at跟现在的at可能也不太像,这就引入了现在π可能不那么关注的其他的动作的结果,增加了多样化。 Q-learning的算法流程总结 初始化Q函数Q,设目标Q函数Q^=Q。 在每个episode:拿agent跟环境去互动。对于每一步t: 给定状态st,基于现在的Q,采用探索机制(epsilo...
关于第一点,Sarsa算法在循环外选择A,是因为,Sarsa算法会在循环内选择A'并在后面更新为A,因此,只需要在循环外选择一次A即可;Q-learning算法不同,Q-learning算法在后续循环中是没有选择A'的,没有办法将A'更新为A,因此,Q-learning必须在循环内选择A。 关于第二点和第四点,他们影响了第一点;除此之外,Sarsa需要...
Q-Learning算法是一种查找表方法的有趣实例，也是深度Q学习的基础。其核心在于构建一个状态-动作值Q表，该表用于存储每种状态-动作对的估计Q值。初始时，所有Q值设为零。随着智能体与环境互动，通过获得反馈，Q值不断改进直至收敛至最优值。这一过程依赖于贝尔曼方程进行更新。构建Q表的过程涉及定义不同...
这是我关于强化学习(RL)的系列文章中的第四篇。 现在,我们对构成RL问题构成要素的概念以及用于解决它们的技术有了很好的理解。 现在,我们可以将它们组合在一起,以了解最流行的RL算法使用的完整解决方案。 在本文中,令人振奋的是,现在开始研究我们的第一个RL算法,并详细了解Q Learning! 您可以找到许多资源,逐步解释...
强化学习-Q-learning QLearning是强化学习算法中value-based 的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大...
这就是强化学习与深度学习进行结合的第一步,也是最重要的一步。到这里,传统的Q-Learning算法中的Q值就成了Q网络。Q-Learning算法这种通过神经网络来表示Q(S, A)的方式,发展到现在就成了著名的深度Q网络(Deep Q Networks)。比如说下图的DQN通过卷积层和全连接层将输入转化为包含每一个动作Q值的向量。
Q-learning就能帮你找到那个最优路径!💻 在Python中实现Q-learning算法并不复杂。首先,我们需要定义一个环境(比如迷宫),然后初始化Q表,接着开始训练过程。每一步,智能体都会根据当前状态选择一个动作,执行后得到新的状态和奖励,然后更新Q表。通过不断地迭代训练,Q表会逐渐收敛,最终得到最优策略。
深度学习算法 Q-learning 原理 Q-learning Q-learning 是 value-based 的方法,在这种方法中我们不是要训练一个 policy,而是要训练一个critic网络。critic 并不直接采取行为,只是对现有的 actor ,评价它的好坏。 Value-Fuction critic 给出了一个 value function ,代表在遇到游戏的某个 stat......
q-learning:Q学习算法的简单示例-源码 开发技术 - 其它和风**—日 上传19KB 文件格式 zip 描述 Q学习算法的简单示例作者-Gustavo Pistore 网站-https: 执照 本软件已获得MIT许可。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ErrAuthorizationFailed(解决方案).md 2025-01-06 20:45:34 积分:1 ...