Q-learning算法在处理高维状态空间时会遇到维度灾难问题。当状态空间非常大时,需要维护一个巨大的Q值表格,可能导致学习效率下降、内存消耗过大。 2️⃣对环境变化敏感: Q-learning算法在面临环境变化时可能表现出较差的适应性能。它只能通过与环境的交互进行学习,没有机制主动地追踪环境的变化并进行快速的适应。 3...
Q-Learning算法有一些缺点,比如状态和动作都假设是离散且有限的,对于复杂的情况处理起来会很麻烦;智能体的决策只依赖当前环境的状态,所以如果状态之间存在时序关联那么学习的效果就不佳。 更多文章请关注公重号:汀丶人工智能
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...
很显然小人的躯干还是很多的,而且动作都是连续的,所以用Q-learning算法很难取得比较好的效果。而策略梯度算法却可以让小人成功行走起来。
Q-Learning具有以下几个显著特点: 无需明确模型:Q-Learning不需要对环境模型进行精确建模,只需通过交互获得状态和回报信息即可。 迭代学习:Q-Learning是一种迭代学习算法,随着不断与环境交互,Q值逐渐逼近最优值。 灵活性:Q-Learning可以应用于各种不同类型的环境和任务,具有广泛的适用性。
四、Q-learning与DQN算法:1-算法原理通俗解读是强化学习该如何入门?主流强化学习算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 算法公式推导+实战玩转超级马里奥的第21集视频,该合集共计45集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Q-Learning通过迭代更新Q值，逐步逼近最优策略。在每次迭代中，算法选择一个动作，观察环境反馈的奖励和新的状态，然后根据贝尔曼方程更新Q值。这个过程会一直持续，直到Q值收敛，此时的策略即为最优策略。然而，传统的Q-Learning在面对高维度、连续状态空间的任务时，由于Q表的规模会随状态和动作空间的增大而指数级增长...
结论:Q-learning算法是一种无模型(model-free)强化学习方法,无需提前获取完备的模型,通过不断地迭代更新Q值,智能体最终可以学习到在不同状态下采取不同行动的最优策略,从而实现自主决策。 自然语言处理之BERT模型算法 架构和案例实战+基于Bert ¥165.50
尽管Q-Learning算法具有很强的通用性和实用性,但它也存在一些局限性,如容易陷入局部最优解等。为了克服这些局限性,研究者们提出了许多改进算法,如Double Q-Learning、多步Q-Learning等。这些改进算法在保持Q-Learning算法优点的同时,进一步提高了其性能和稳定性。 总之,Q-Learning算法是强化学习领域中的一颗璀璨明珠,...
Q-learning认为最大的估值才是当前Q(s,a)的估值。 3.2算法优缺点 优点: 1.使用max进行估值计算,很容易在比较简单的环境中发现最优路径、找到最好的策略。 2.实现简单,只需记录S->A->R->S',逻辑易于理解。 缺点: 1.几乎无法实现连续动作输出。 2.单纯用最大值评价有些不合理的地方。