一、Q-Learning: 例子:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350 http://ml.cs.tsinghua.edu.cn:5000/demos/flappybird/ 以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表,也可以是一个神经网络。 其中最重要的公式是: 其中1-alpha是保留多少以前的经验,gam...
先看看Q-learning(DQN)算法的伪代码: Q-learning伪代码 可以看到,在Q-learning算法中,和Q-table一样,是利用贝尔曼方程(bellman equation)来迭代更新状态动作价值Q(s,a),直至收敛或者达到迭代最大次数。不过DQN是用神经网络来拟合Q值,便于采用学习的方式并用梯度下降法更新Q网络。训练的target为r(s,a)+γmaxa′...
这是Q-Learning伪代码: 下一步 在下一单元中,我们将通过研究基于Q-Learning的深度强化学习算法:深度Q-Learning。 TRiddle:【Deep RL Course Note】Unit 3. Deep Q-Learningzhuanlan.zhihu.com/p/615205231 (如果上面这个链接点不开,可以试试直接访问这个地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/615205231。不知道...
Q-learning算法伪代码: 其中,更新Q值为bellman等式,如下描述: 这篇文章总体来说,非常简单,各种步骤也特别详细,告诉了我们如何计算Q-table的算法过程。但是为什么能迭代到最优,并没有给出一个比较明确的证明过程。主要也是因为采用的EE平衡问题,这个过程采用了greedy episolon的启发式算法,每次直接选取的是最大概率的...
Q-Learning是一种off-policy TD方法,伪代码如图所示 Q-Learning伪代码 我们首先会初始化一个Q表,用于记录状态-动作对的值,每个episode中的每一步都会根据下列公式更新一次Q表 这里的迷宫问题,每一次episode的结束指的是到达终点状态5。为了简单起见,这里将学习率 ...
q-learning的伪代码先看这部分,很重要 简单的算法语言描述就是 开始执行任务: 随机选择一个初始动作 执行这些动作 若未达到目标状态,则执行一下几步 在当前状态s所有可能的行为中选择一个a 利用a得到下一个状态s_ 计算Q(s,a) (对当前的行为进行学习) ...
SARSA 在执行policy 后的Q值更新是对于针对于同一个policy的,完成了一次策略迭代(policy iteration),这个特点区分于后面的Q-learning算法,这也是SARSA 被称为 On-policy 的原因。下面是完整算法伪代码。 SARSA 训练分析 SARSA收敛较慢,1000次episode后还无法持久稳定,后面的Q-learning 和 Expected Sarsa 都可以在1000...
2017年06月05日更新,最近重写了一遍代码,Flappy Bird Q-learning。你可以在这里试着训练一下,加到最大帧数,在一两分钟内就可以达到10+的分数。 原答案: 最近看到了一个回答。答主用汇编语言写了一个flappy bird并在其之上加了一个Q-learning的算法让小鸟自己学习怎么飞。
为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,本文同样Q-learning算法伪代码贴出来了。 对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网络的值来更新。 4. 实验过程于结果 在这里插入图片描述 ...
Q-Learning算法的伪代码 步骤1:初始化Q值 我们构建一个Q表,有 m 列 (m = 行动数)和 n 行(n =状态数)。我们将值初始化为0。 第2步:终身学习(或直到学习停止) 该过程将重复步骤3到5,直到算法运行次数为的 episode 的最大值(由用户指定)或直到我们手动停止训练。