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
Q-learning是一个经典的强化学习算法,是一种基于价值(Value-based)的算法,通过维护和更新一个价值表格(Q表格)进行学习和预测。 Q-learning是一种off-policy的策略,也就是说,它的行动策略和Q表格的更新策略是不一样的。 行动时,Q-learning会采用epsilon-greedy的方式尝试多种可能动作。 更新时,Q-learning会采用潜...
UCB exploration 似乎能够快速地达到很高的奖励,然而训练过程还是受到早期 exploration 的干扰,对于更复杂的马尔科夫决策过程而言,这是有优势的,因为智能体可以免于非最优的解决方案。 我们来更加仔细地比较这两种策略。 总结及展望 Q-learning 是最常用的强化学习算法之一。在这篇文章中,我们讨论了 exploration 策略的重...
Q Learning算法优点: 1)所需的参数少; 2)不需要环境的模型; 3)不局限于episode task; 4)可以采用离线的实现方式; 5)可以保证收敛到qπ。 Q Learning算法缺点: 1)Q-learning使用了max,会引起一个最大化偏差问题; 2)可能会出现更新速度慢; 3)可能会出现预见能力不强。
Q-Learning是一种在马尔可夫决策过程(MDP)中大放异彩的强化学习算法。它通过更新一个名为Q值的表格,来找到最优策略。📖 基本概念速览 - 状态(State):智能体所处的环境状态。 - 动作(Action):在特定状态下,智能体的选择。 - 奖励(Reward):智能体采取动作后获得的反馈。 - Q值(Q-Value):预期累积奖励的度量...
1.Q-learning算法的决策 Q-learning算法是如何决策的呢? 原来Q-learning算法会生成一个Q表,agent每一次要采取的action,都会根据当前agent的state去Q表中查找奖励(reward)最高的动作。 就这样,agent每次采取动作都去Q表中查找.以此来决策agent的下一步的action。
Q-Learning算法是一种重要的强化学习算法，旨在通过学习状态-行动值函数（Q函数）来优化智能体的行为选择。在强化学习的框架中，Q函数表示在给定状态下采取特定行动所能获得的长期累积回报的期望值。Q-Learning算法的核心在于不断更新Q函数，以估计最优状态-行动值，并据此制定最优策略。在训练过程中，智能...
3-Qlearning算法实例解读.mp4是【迪哥谈AI】大模型必备的强化学习教程来了!绝对是2023年讲的最好的强化学习零基础入门到精通完整版教程(含实战源码)的第24集视频,该合集共计46集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。