Q-learning的核心是Q表,即state-action价值表。Q表实质上就是构造一个以state状态和action动作为两个维度,值为Q值得Q表,Q值即 中每个action对应的价值: Q-learning算法论文截图: 完全理解了下面这张图,就理解了Q-learning image 学习过程 1,根据上面的Q表和论文公式截图,我们在 状态时,选择Q值大的action,a1,...
Deep Q-Network,简称DQN,来自论文Human-level control through deep reinforcement learning。论文主要介绍了如何使用DQN 网络训练Agent 在Atari游戏平台上尽可能获得更多的分数。 与Q-Learning相比,DQN主要改进在以下三个方面: (1)DQN利用深度卷积网络(Convolutional Neural Networks,CNN)来逼近值函数; (2)DQN利用经验回...
3.Q-Learning: 核心思想:通过贝尔曼公式,来迭代Q函数,尝试解决信用分配问题,可以计算出每一个不同的s,a下对最终收益的贡献值。 定义:Q(s,a)函数,表示智能体agent在s状态下采用a动作,并在之后采取的都是最优动作条件下拿到的未来奖励 贝尔曼公式: Q(s,a) = r + \gamma max_{a^{'}}Q(s^{'},a^{...
Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径...
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: ...
论文题目:Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 论文标题及作者信息截图 这篇论文最开始是15年提出来的,但最新的修订版本是17年的,下文所有内容都以17年版本为主。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1507.06527 所解决的问题?
现在我把env环境设置为从状态A采取动作后,便不能回到状态A的情况,也就是论文——Maxmin Q-learning Controlling the Estimation Bias of Q-learning,中构造的simpleMDP环境,此时再重新测试当Q(A,LEFT)的期望均值为正负时,Q(A,LEFT)对动作价值的估计是否回收敛到期望均值上,还是出现估计偏差。下面展示均值为负的...
我们的论文有三个主要贡献:第一,我们取得并评价了一个Q-learning表示,能够在连续领域中进行有效的Q-learning;第二,我们评估了几个能够把学习到的模型包含进模型无关的Q-learning的选项,并表明在我们的连续控制任务中,它们都缺乏效率。第三,我们提出,联合局部线性模型和局部在策略想象推广,加速对模型无关的连续Q-le...
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 control a Markov Decision Process by in...
SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。