1. 表格形式的SARSA 1.1 推导学习算法 1.2 训练流程 1.3 Q-learning与SARSA对比 2. 神经网络形式的SARSA 2.1 推导学习算法 2.2 训练流程 3. 多步TD目标 3.1 推导 3.2 训练流程 4. 蒙特卡洛与自举 五、经验回放与优先经验回放 1. 经验回放 2. 优先经验回放 六、高估问题 1. 自举导致偏差的传播 2. 最大化...
Sarsa和Q-Learning算法对比 ==Sarsa算法== 在这里插入图片描述 ==Q-Learning算法== 在这里插入图片描述 首先要介绍的是什么是ε-greedy,即ε-贪心算法,一般取定ε为一个较小的0-1之间的值(比如0.2) 在算法进行的时候,用计算机产生一个伪随机数,当随机数小于ε时采取任意等概率选择的原则,大于ε时则取最优的...
Q-learning和Sarsa在决策部分都是一模一样的,使用Q表的形式进行决策,从Q表中选择拥有较大值的行为施加到环境中以换取奖励,Q-learning是选取S'上会带来最大收益的行为,但是做决策的时候可能不一定会选择该行为,而Sarsa则是去掉 ,取而代之的是在S'上面选择实际A'的Q值,最后像Q-learning一样求出现实和估计的差距...
Q-learning与Sarsa算法辨析 这个是Q-learing的一个算法,根据代码,它就是,先设定训练100次,然后,给它一个随机的状态,这里我们假设状态6就是终点,那么走迷宫的时候,如果没走到6,就要一直走下去,,所以里面还要用到一个while循环,然后在每个状态的时候,找一个非负的动作,存储在数组里,(算是合理动作的集合吧),下...
Sarsa与Q-learning 算法流程图 Q-learning SARSA 对比:Q-learning算法根据当前状态 S 选择执行一个动作A,执行后观测执行后的奖励和转移到的状态S1。在状态S1下计算采取哪个a可以获得最大的Q值,并没有真的采取这个a。Q-learning选择到新状态之后能够得到的最大的Q值来更新当前的Q值。
上面的介绍其实已经给出了区别,在更新的过程中,Q-learning是直接根据Q表选max(Si),也就是说在这一步Q-learning是完全基于价值的(即e-greed=1)。而Sasra需要根据e-greed来确定是基于价值还是基于概率。 Q-learning只用到了一次e-greed 在上一状态S选择行动时 ...
Sarsa算法与Q-learning思考 Sarsa算法 它与Q-learning相当的相似,不同点在于Q-learning在现实值代入的是s2状态下的最大值,而Sarsa是选择在s2上实实在在走的动作a,这个a可能是所有动作里的最大值,也可能不是。 Sarsa算法我愿称之为说到做到型算法! 如果思考比较两种算法选择最大值与否对算法的后续影响的话,Sars...
Sarsa与Q-learning 算法流程图 Q-learning SARSA 对比:Q-learning算法根据当前状态 S 选择执行一个动作A,执行后观测执行后的奖励和转移到的状态S1。在状态S1下计算采取哪个a可以获得最大的Q值,并没有真的采取这个a。Q-learning选择到新状态之后能够得到的最大的Q值来更新当前的Q值。
Q-learning 和 SARSA是两种model-free的学习方法,两者有很多异同点。 比如在评估策略和行动策略上面,评估策略是用来更新Q值表格的(也就是“学习”),行动策略是用来决定下一步行动的。 首先Q-learning 是off-policy 的,翻译成异策略,也就是评估用的策略和实际行动采用的策略是不一样的,其中评估策略采用的是贪婪策...
,就是下一步要执行的动作,这点是和Q-Learning算法的最大不同 这里的 TD Target: 在每一个 非终止状态 进行一次更新,我们要获取5个数据, Sarsa算法流程如下 n-step Sarsa 上面的 Sarsa 算法是我们每向前走一步就更新,其实可以 类比 TD,可以向前走多步然后进行更新,就叫 n-step Sarsa ...