11.稀疏Q学习的基本概念: 稀疏Q学习(Sparse Q-Learning)是基于什么理论或方法提出的?请简要描述这个概念。 12.算法实现: 在4.3节中,作者提出了哪种特定的算法来实现稀疏Q学习?请描述这个算法的主要特点。 13.模型的关键参数: 在稀疏Q学习中,哪个参数对算法的性能影响最大?请解释其作用。 14.与其他方法的比较:...
论文提出了一种基于Q-learning的控制策略,通过将POMDP问题转化为完全可观察的马尔可夫过程,并使用量化方法来近似概率分布。 同时,论文还分析了滤波过程的弱Feller连续性,并证明了所提出控制策略的收敛性和近似最优性。实验结果表明,该方法在处理弱Feller POMDPs问题时具有较好的性能。 1. POMDP问题的背景与挑战: 在...
首先,我们推导出一个连续变量的Q-learning算法,我们称为归一化优势函数 (NAF), 将它作为更常用的策略梯度和评估-决策 (actor-critic) 方法的替代品. NAF表征允许我们将Q-learning经验性重复应用于连续任务,并大极大地提高了一系列模拟机器人控制任务上的表现. 为了进一步提高我们尝试的效率,我们探索了利用已学会的模...
1. 我们得到和评价一个 Q-function表示,可以进行有效的连续 domains 的Q-learning; 2. 我们评价几个 naive 的方法来融合学习到的模型 和 model-free Q-learning,但是表明在我们连续控制任务上几乎没有影响; 3. 我们提出将 局部线性模型 和 局部 on-policy imagination rollouts 来加速 model-free 连续的 Q-le...
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。 租售GPU算力 租:4090/A800/H800/H100 售:现货H100/H800 特别适合企业级应用 ...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
论文 -- 毕业论文 系统标签: 算法 learning 路径 规划 计算机专业 机器人 改进Q-learning算法在路径规划中的应用摘要:Q-learning算法是环境未知条件下的有效强化学习算法,该算法在路径规划中被广泛应用。针对Q-learning算法在离散状态下存在运行效率低、学习速度慢等问题,提出一种改进的Q-learning算法,在栅格环境下进...
在最开始的 Double Q-learning算法中,通过随机的赋予每一个 experience 来更新两个 value functions 中的一个 来学习两个value function,如此,就得到两个权重的集合,θθ以及θ′θ′。对于每一次更新,其中一个权重集合用来决定贪婪策略,另一个用来决定其 value。做一个明确的对比,我们可以首先排解 selection 和 ...
下面就是强化学习算法的核心! # Q-learning algorithmforepisodeinrange(num_episodes):current_node=start_node_indexprint(episode)whilecurrent_node != end_node_index:# Choose action based on epsilon-greedy policyifnp.random.uniform(0,1) < epsilon:#...
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: ...