所以在Q-Learning中,所谓的Q函数是指状态动作函数 。选A选项90-|||-a-|||-60°-|||-2/3元-|||-3/4-|||-150°5/6元-|||-元/4-|||-30°-|||-CIRCLE-|||-元/6-|||-area=.r-|||-180°-|||-0元,2元-|||-几-|||-e-|||-360°-|||-x(t)=r cos (t)+j-|||-/6-|||-rec
在Q-Learning中,Q函数(通常记为Q(s, a))的实质是通过计算给定状态(s)下选择某个动作(a)后,所能获得的预期累积回报。其核心作用是指导智能体在特定状态下选择最优动作。题目选项中“状态动作函数”直接对应了Q函数的核心定义,即同时关联状态与动作的价值评估。其他可能的干扰项(如仅关联状态或仅关联动作的函数...
Q-learning算法之所以是这个名称,来源于其核心目标——学习动作值函数Q(s,a),其中Q就是指强化学习中的动作值函数Q(s,a),含义是agent在状态s下,采取动作a之后,agent在整个轨迹中获得的累积奖励的期望值。 Q-learning算法直接求解最好的action,利用RM算法不断逼近最优的Q值,来优化策略。 1.2 算法属性 Q-learnin...
在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。 A. 状态动作函数 B. 状态值函数 C. 动作值函数 D. 策略函数 答案: A©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
Q-learning what: QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r, 所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的...
百度试题 结果1 题目在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。 A 状态动作函数 B 状态值函数 C 动作值函数 D 策略函数 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目单选:在Q-Learning中,所谓的Q函数是指 A.动作值函数 B.状态动作函数 C.策略函数 D.状态值函数 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
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...
Q-Learning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a),就是在某一个时刻的state状态下,采取动作a能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的reward奖赏,所以算法的主要思想就是将state和action构建成一张Q_table表来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大收益的动作。