Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
1. 基本原理 Q-Learning 的核心思想是利用 Bellman 最优方程来更新动作价值函数 Q(s, a)。Bellman 最优方程描述了最优策略下的动作价值函数与下一状态的动作价值函数之间的关系。Q-Learning 通过迭代更新 Q 值来逼近最优动作价值函数。 首先,我们需要了解 Bellman 最优方程。Bellman 最优方程描述了最优策略下的...
Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,旨在使智能体(通常是机器或程序)通过与环境的交互学习如何做出最优决策。该算法的核心思想是通过学习一个Q值函数,该函数衡量了在给定状态下采取某个动作的预期回报。Q值函数是Q-Learning算法的核心组成部分,它通过不断迭代和更新来寻找最优策略,以最大化累积奖励。 二、Q-...
Q-learning是一种基于值的强化学习方法,用于解决有限马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)。Q-learning的基本原理是学习一个称为Q值(Q-function)的函数,用于估计在给定状态下采取特定行动后可以获得的未来总回报。Q值可以表示为Q(s, a),其中s表示状态,a表示行动。通过学习和更新这些Q值,智能体(agent)可以...
1. 原理讲解 Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励...
1、算法思想 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...
1.1 Q-learning计算步骤 Q-Learning算法是一种无模型的强化学习技术,用于学习代理在环境中采取动作的最佳策略。在Q-Learning中,我们通常使用两个主要的矩阵来表示和更新信息:奖励矩阵(R)和Q值矩阵(Q)。 奖励矩阵(R) 奖励矩阵是一个表格,其中每一行代表一个状态(State),每一列代表一个动作(Action)。矩阵中的每个...
Q-Learning是一种基于值的强化学习算法，它使用动作价值函数Q(s,a)来估计在给定状态s下采取动作a的期望回报。Q-Learning采用贪婪策略进行更新，即在更新过程中总是选择最大的Q值。1. 基本原理 Q-Learning的核心思想是利用Bellman最优方程来更新动作价值函数Q(s,a)。Bellman最优方程描述了最优策略下的...
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...