在算法第 2 步中,使用同一个贪心策略采集的轨迹很可能是相关的,在算法第三步拟合的过程中是在拟合一些具有相关性的样本,拟合效果可能不好。 解决Q-Learning存在的三个问题 使用Replay Buffers 对于第三个问题,与 AC 算法中一样,我们可以使用同步并行或者异步并行来增加每一批所采集样本的随机性。但对于 Q-Learnin...
1. Q-Learning算法的引入 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,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 求解最优的动作价值函数$q_{*}$和最优策略$\pi_{*}$。 这一类强化学习的问题...
回到流程图中,可以发现出现a都在Q-learning的update公式中,这是因为我们在更新时,人为指定选择具有最大值Q的a,这是具有确定性的事件(Deterministic)。而在Q-learning中与环境互动的环节、在Sarsa中更新Q值的环节与环境互动的环节时,动作的选择是随机的( ε-greedy),因此所有动作都有可能被选中,只不过是具有最大值...
论文地址:Mnih, Volodymyr; et al. (2015).Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: 然后学习的过程就是更新 这张 Q表格,如下图所示: 而DQN就是用神经...
qlearning算法 python qlearning算法流程图 假设有这样的房间 如果将房间表示成点,然后用房间之间的连通关系表示成线,如下图所示: 这就是房间对应的图。我们首先将agent(机器人)处于任何一个位置,让他自己走动,直到走到5房间,表示成功。为了能够走出去,我们将每个节点之间设置一定的权重,能够直接到达5的边设置为100...
四、Q-Learning算法的工作流程 初始化 Q 表:首先,我们初始化 Q 值表格,通常将所有状态-动作对的 Q 值初始化为零或小的随机值。 选择动作:在每个时间步,智能体基于当前的 Q 值选择一个动作。常见的选择策略有: 贪婪策略(Greedy Policy):选择当前 Q 值最大的动作,即选择 ...
简介 怎么用【亿图图示】绘制一份“Q-learning算法流程”呢？小编就和大家来分享一下：工具/原料 联想L14 windows10 亿图图示12.0.8 方法/步骤 1 打开【亿图图示】软件 2 点击【模板社区】3 选择【Q-learning算法流程】模板在【流程图】的【数据流程图】分类中选择 4 绘制并查看【Q-learning算法流程】效果 ...
一. Qlearning算法流程 我们现在重新整理下,Qleanring的更新流程。 我们将会在任意的state出发开始智能体探索过程. 知乎原文手把手教你实现Qlearning算法[实战篇](附代码及代码分析) 我们将会用noisy-greedy的策略选定动作A 在完成动作后,我们将会进入新状态St+1; 检查St+1中所有动作,看看哪个动作的Q值最大; ...
1.1 Q-learning 最经典的value-based算法,通过Q-learning可以很好地体验到基于价值方法的优缺点。使用Q table作为价值函数Q(s, a)的载体,算法模型如下: Agent代码如下: """ Q-learning """classAgent:def__init__(self, actions, learning_rate, reward_decay, e_greedy): ...
算法的流程图如下: 无探索性初始化MC控制 ES的方法有一点问题,因为有时候agent是不可能在任意状态开始的,比如说你玩电游,初始状态是确定的,只有一个或者几个,ES方法是一个不现实的假设,同时我们也不知道所有的状态集SS。 无探索性初始是指初始状态是固定的,然后我们在里面加入探索率ϵϵ(随着试验次数的增加而...