通过与实际更新公式的对比,Q-Learning 通过贝尔曼方程递归地更新 Q 值,使得 Q 值逐渐逼近最优值 Q^*(s, a) 。 六、Q-Learning 的收敛性 Q-Learning 算法具有收敛性,即在所有状态-动作对的 Q 值都经过足够多的更新后,Q-Learning 会收敛到最优的 Q 值 Q^*(s, a) 。这一收敛性基于以下条件: 充分探...
核心就是把Q-learning变形成Theorem 2中的随机过程的形式，然后验证这种形式的Q-learning是否满足Theorem ...
(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 \theta 的算子, \theta 在 t+1 次更新的第 i 个分量满足下式,其它分量不更新。 \begin{equation} \th…
Q-learning算法通过Q-table来记录不同状态下各种动作的预估Q值。在开始探索环境之前，Q-table会被随机初始化。当智能体（agent）在环境中进行探索时，它会利用贝尔曼方程来迭代更新Q(s,a)的值。随着迭代次数的增加，智能体对环境的了解程度会逐渐加深，Q函数也因此能够被更好地拟合。这一过程将持续到Q值收敛，或者...
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...
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...
Q-Learning算法的收敛性是其理论基础的重要组成部分。在一定条件下,Q-Learning能够收敛到最优策略。这些条件包括: 4.2 探索与利用平衡 Q-Learning中的探索与利用平衡是通过ε-greedy策略实现的。这种策略允许智能体在探索新动作和利用已知最佳动作之间进行权衡: ...
Q-Learning算法是强化学习中的一种经典算法,它属于无模型预测算法,主要用于解决马尔可夫决策过程(MDP)问题。下面我将从多个方面为你详细介绍Q-Learning算法。 一、核心思想 Q-Learning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。具体来说,它构建一个Q表(Q-table)...
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# ...
Sarsa和Q-Learning作为时序差分法中的两大控制算法，在行为特点上有所不同。Q-Learning专注于直接学习最优策略，而Sarsa则在追求最优策略的同时，不忘探索。因此，在使用Sarsa时，为了确保收敛性，我们需要制定策略，让ϵ−贪婪法的超参数ϵ在迭代过程中逐步减小。相比之下，Q-Learning则无此需求。然而，Q-...