5. 双Q-learning算法 原始的Q-learning 使用目标网络 双Q-learning 双Q-learning训练流程 无论是以复现ChatGPT为目标,还是从更加长远的目标来看,强化学习都会越来越重要。过去几年主要专注在自然语言处理方向上,对强化学习的了解有限。为了系统性的了解强化学习,特意阅读了王树森老师的《深度强化学习》,本文是该书的...
③我们使用Sarsa算法来更新价值网络,即AC算法中的Critic网络。 2)Q-Learning算法 ①Q-Learning是用于学习最优动作价值函数Q*(s,a) ②TD Target记作yt,是当前观测到的奖励rt与价值函数对于下一步状态下最优动作的预测值乘以折扣因子γ之和 ③我们用Q-Learning算法来更新DQN 二、推导TD Target(DeriveTD Target) ...
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的收益的动作。 2、公式...
实现 Q-learning 算法 既然我们知道了它是如何工作的，我们将一步步地实现 Q-learning 算法。代码的每一部分都在下面的 Jupyter notebook 中直接被解释了。你可以在我的深度强化学习课程 repo 中获得代码。项目地址：https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/...
Q-Learning, Sarsa代码实践 1. Q-Learning 正如我之前所说,Q-Learning是一种off-policy的强化学习算法,即其Q表的更新不同于选取动作时所遵循的策略,换句化说,Q表在更新的时候计算了下一个状态的最大价值,但是取那个最大值的时候所对应的行动不依赖于当前策略。
百度试题 题目下列哪一个是强化学习的算法?A.Deep-learningB.Quick-learningC.Q-learningD.Time-learning 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
Q-learning 首先,Q-learning是强化学习中的一种算法。 image.png Q-learning关键在于是Q-table。Q-table的行和列分别表示state和action的值,Q-table的值Q(s,a)衡量当前state采取action到底好不好,即接受反馈。* Q函数 Q-table中的值根据如下的公式来进行不断更新: ...
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。通过当前的状态SS,动作AA,即时奖励RR,衰减因子γγ,探索率ϵϵ,获取最优的动作价值函数QQ(table)和最优策略ππ。 SS:表示环境的状态,在tt时刻环境的状态为StSt AA:agent的动作,在tt时刻采取的动作为AtAt ...
Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: $Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a
Q-Learning 是深度学习时代前强化学习领域中的著名算法,它的 online update 公式为: 对应的 update_q 方法具体实现 class QLearningAgent(CartPoleAbstractAgent): def update_q(self, s: State, a: Action, r, s_next: State, a_next: Action):self.q[s][a] += self.lr * (r + self.discount * ...