深度学习Q-learing算法实现回到顶部 1. 问题分析这是一个走悬崖的问题。强化学习中的主体从S出发走到G处一个回合结束,除了在边缘以外都有上下左右四个行动,如果主体走入悬崖区域,回报为-100,走入中间三个圆圈中的任一个,会得到-1的奖励,走入其他所有的位置,回报都为-5。
Q_Learing算法流程 发布于 2022-03-25 17:19 强化学习 (Reinforcement Learning) Q-learning 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 中国+86 登录/注册 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...
启发式算法、元启发式算法、超启发式算法 狂热的小妖猴:启发式算法,元启发式算法与超启发式算法的区别 启发式算法 (Heuristic Algorithms) - 范叶亮 | Leo Van 杨笑非:开篇:运筹优化, 优化问题, 优化算法, 近似优化, 启发算… 辛星star 初识算法——“哎呦,不错哦~” 人民邮电出版社 [概念辨析 系列 之三...
此程序所用到的强化学习算法为经典的q-learning算法,我认为,q-learning算法的核心步骤为构建出一张q表,因为这张q表是智能体处于不同状态所采取相应策略的依据,只有q表构建的合理有效,才能保证智能体在各个状态中选择最优策略,从而完成给定目标。我将在第二部分——核心算法构建中详细讲述我的构建思路 b)Q表的更新...
对Q-learing算法的见解 一、 核心算法概述 a) Q 表的构建 此程序所用到的强化学习算法为经典的q-learning算法，我认为，q-learning算法的核心步骤为构建出一张q表，因为这张q表是智能体处于不同状态所采取相应策略的依据，只有q表构建的合理有效，才能保证智能体...
Q-Learning 流程:Double DQN DDQNQ value 容易高估:目标值 rt+maxQ(st+1,a)rt+maxQ(st+1,a) 倾向于选择被高估的 action,导致 target 很大。 选动作的 Q’ 和计算 value 的 Q(target network) 不同。Q 中高估 a,Q’ 可能会准确估计 V 值。Q’ 中高估 a ,可能不会被 Q 选中。