所以也可以根据Q value 去定一个 probability distribution,假设某一个 action 的 Q value 越大,代表它越好,我们采取这个 action 的机率就越高。这是Boltzmann Exploration。 5、我们使用Experience Replay(经验回放)有什么好处?答:首先,在强化学习的整个过程中, 最花时间的 step 是在跟环境做互动,使用GPU乃至TPU...
归根结底的说，我们唯一需要关注的指标就是Average Return，其他的一切loss都可能是伪指标。https://spin...
Q-Learning 是一个离线(off-policy)的基于值(value-based)的方法,其使用 TD 方法来训练它的动作值函数(action-value function) off-policy 回顾:在训练阶段(epsilon-greedy 策略)和推理阶段(greedy 策略)使用的是不同的策略 Value-based method 回顾:通过训练一个值或动作值函数间接找到最优策略,该函数将告诉我们...
只有看代码才能搞清楚。你说的两种都算，应用里KQV不相同的情况居多。
越高越好。元素的数量是对数标度。对于QHash,人们应该期望它不随元素数量而变化,对于QMap,它应该是O(log N): 对数刻度上的直线。...如果少于20个元素,QMap比QHash更快。 如果比较Qt5和Qt4之间的数量,您会发现Qt5的性能更好。这可能与QString中的更改有关。
深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术,并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练。 状态-价值函数(state-value function):其输入为演员某一时刻的状态,输出为一个标量,即当演员在对应的状态时,预期的到过程结束时间段内所...
根据是否亲自尝试不同的策略,TD可以分为在线和离线俩者,用学下棋来举例,前者是AI通过自己和人类选手下棋或者自我对弈来提升,而后者AI不操作只观察他人下棋的棋谱,下面看看再离线(off-line)的TD 中,value更新的公式又有了怎样的改变。 和之前的公式对比,最大的不同是未来的Q值是所有行动/策略对应的未来Q值中最大...
AlphaGo 进行自我对弈，即与自己的旧检查点对弈。随着自我对弈的继续，"策略网络"（Policy NN）和 "价值网络"（Value NN）都会得到迭代改进：随着策略在选择棋步方面变得越来越好，"价值网络"（Value NN）也会获得更好的数据来进行学习，进而为策略提供更好的反馈。更强的策略也有助于 MCTS 探索更好的策略。这就...
我们希望模型输出的值与目标越接近越好,这样会最小化它的均方误差(mean square error)。 在实现的时候,我们会把左边的 Q 网络更新多次,再用更新过的 Q 网络替换目标网络。但这两个网络不要一起更新,一起更新,结果会很容易不好。一开始这两个网络是一样的,在训练的时候,我们会把右边的 Q 网络固定住,在做...