这篇论文的核心发现是关于离线强化学习(Offline Reinforcement Learning, RL)的一个新方法:通过隐式值正则化(Implicit Value Regularization, IVR)来优化学习过程。作者提出了一个称为稀疏Q学习(Sparse Q-Learning, SQL)的新算法,这个算法在处理数据集时引入了稀疏性,可以更有效地学习值函数。这种方法在D4RL基准数据...
Q-Learning算法的转移规则为: Q(s,a) = R(s,a)+\gamma max_{a^{'}}{Q(s^{'},a^{'})} 随机选择一个初始状态s,然后计算执行每一个action时对应的值来更新Qtable和下一个状态,直到达到目标状态。在进行下一轮,直到矩阵收敛。 R矩阵,-1表示不存在s下不存在这种action,0和100分别对应不同的reward...
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...
Learning from Delayed Reward 该论文的页面为: http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/thesis.html 下载地址为: http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/new_thesis.pdf 论文页面对这篇文章的描述: The thesis introduces the notion of reinforcement learning as learning to contr...
我们首先提出一个简单的允许使用深度神经网络处理连续问题的Q-learning算法,我们称为归一化优势函数 (NAF)。在归一化优势函数后面是概念Q-function Q(xt,ut),它的最大值 argmaxu Q(xt,ut), 可以很容易在Q-learning更新过程中分析确定。而许多允许最大化分析表现是可能的,我们在实施中使用的一种是基于已经分别...
Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前,首先要弄清楚两个概念:Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师的《机器学习》中的一段话来解释这个概念,
在本文中,我们将提出一个自适应学习模型,用户在强化学习框架下交易单只股票。机器学习领域通过奖励和惩罚来训练agent,而不需要指定预期的操作。agent从经验中学习,并制定出最大化利润策略。结果表明,该模型成功地用于构建算法交易策略。 论文文末查看 项目介绍 ...
对于经验回放(Lin, 1992),观察到的转换被存储一段时间,并从这个记忆库中均匀采样以更新网络。目标网络和经验回放都显著提高了算法的性能(Mnih et al., 2015)。 Double Q-learning (2)和(3)中的标准Q学习和DQN中的最大运算符使用相同的价值来选择和评估动作。这使得它更有可能选择高估的价值,从而导致过度乐观...
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 ...
奇怪的是,当BOOK_RATIO的值非常大(bid大小几乎是ask大小的8倍)或很小(bid大小是ask大小的十分之一)时,该算法更强调BOOK_RATIO。另一个集群似乎主要由OFI控制。在下一小节中,我们将讨论如何实现Q-learning。 Q-learning 具体理论查看论文。不再陈述。 每节训练都将包括从10:30开始至16:30交易时段的大部分数据...