Q-learning收敛性证明 mzzk 16 人赞同了该文章 (看到没人写我来写一下具体证明过程) Q-learning的证明要从随机逼近的理论上说起: 随机逼近理论 L 是关于 θ 的算子, θ 在t+1 次更新的第 i 个分量满足下式,其它分量不更新。 θt+1(i)←(1−αt(i))θt(i)+αt(i)[(Lθ)(i)+ηt(i)]...
Q-learning是一个经典的强化学习算法，是一种基于价值(Value-based)的算法，通过维护和更新一个价值表格...
确定性环境下Q-learning的收敛性分析 本节我们将介绍确定性环境中的Q-learning算法的收敛性。首先,我们给出其定义 对于一个在确定性有限MDP中执行Q-learning算法的智能体,如果它的奖励是有界的,它将其Q表初始化为有限值,采用Algorithm 1中的Q值更新公式更新Q值,它的每一对状态动作对(s,a)都将被访问无穷多次且...
如果环境不满足马尔科夫性质,即状态之间存在依赖关系,那么q-learning算法可能无法收敛。 在满足上述条件的情况下,q-learning算法可以收敛到最优策略。然而,在实际应用中,由于状态空间和动作空间的复杂性,以及学习速率、探索参数的选择等因素的影响,q-learning算法可能无法收敛或者收敛速度很慢。 为了提高收敛性能,可以采用...
其实，Q-Value Iteration和Q-Learning还有很多细节上的差别。但是证明Q-learning的收敛，本质上还是要靠...
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。一、基本概念 1. 状态（State）：环境的某个特定情况或配置。2. 动作（Action）：在给定状态下可以采取的...
我们可以将原文扩展至1500字，并保持原文的意思不变。这样，读者可以更全面地了解弱Feller POMDPs的量化逼近研究，以及其中所使用的Q-learning算法和量化方法在处理POMDP问题中的应用效果。同时，深入解释和讨论相关概念和实验结果，能够帮助读者更深入地理解和评估该研究的贡献和局限性。#玩转AI摘要# ...
Q-learning论文中数学证明了其不同情况下的收敛性,但是要注意这里的收敛只是理论上证明的收敛,而理论上收敛就说明只能保证在时间足够长的情况下可以收敛,而由于问题的不同往往这里需要的足够长的时间在现实中也是难以接受的,而超出现实中可以接受的收敛时长往往和不收敛也是差不大多的,这里需要理解的就是理论收敛指的...
在modeling上,Policy Gradient假设policy是stochastic的,而且是服从一个parametrized的policy分布。得到这个最优的参数就得到了在这个分布假设下最优的Policy。求解算法就是通过梯度下降,每一步迭代的梯度也是stochastic的,没有全局收敛性的保障。如果l...
收敛性:理论上,QLearning在无限探索且无偏的情况下可以保证收敛到最优策略,但实践中容易过估计,尤其是在状态空间较大时;SARSA由于其保守性,通常收敛性更稳定,但可能不会直接找到最优解。 适用场景:QLearning更适合于探索性要求较高、需要寻找全局最优策略的任务;而SARSA则适用于策略更新需要与执行策略一致,或对稳定...