4.2 Q-Learning 迭代过程 基于片段(episode)的学习:先初始化Q表,将所有的 Q(s,a) 都设为 0,然后随机选择初始状态和动作,通过贝尔曼方程迭代不断更新Q表中的值,直至收敛。最终得到稳定的Q表即最优策略。 基于片段的Q学习流程 其中,Q表中元素的更新遵循如下贝尔曼方程(Bellman Equation),即上式(12): Q(s,...
强化学习中,值函数Q(s,a)本来是状态s下采取动作a后的奖励的累计,而贝尔曼方程说明,本步的奖励加上下一步的值函数Q(s,,a,)最大者,更接近Q(s,a)的真实值。 下面借用一个经典例子,说明Q学习算法的大意,例子虽然简单,但可以从中看出Q学习算法的思想和方法。(引自 A Painless Q-learning Tutorialhttps://b...
按照第一部分Q学习的理论,我们把每个房间抽象为一个状态,选择进入哪号房间作为动作,把状态图和即时奖励值放到下面的奖励值表“回报矩阵R”中:(-1表示不可选择的动作,两个状态间没有连接) 现在我们将添加一个类似的矩阵“Q”给我们agent的大脑,代表了通过经验学到的东西的记忆。 矩阵Q的行表示agent的当前状态,列...
Q-Learning是强化学习中的一种经典算法，它基于价值函数Q(s,a)，表示从状态s采取动作a后，后续所有步骤所能获得的期望累计奖励。该算法通过迭代更新Q值表，直至收敛至最优策略。Q-Learning的吸引力在于其无需明确环境模型，仅需通过与环境的互动来学习，适用于多种环境设置。在游戏AI中，Q-Learning被用于训练AI玩家...
作者首先以 Frozen Lake 游戏为例导入问题。然后详细介绍 Q-learning 的设计思路,包括构建 Q-table、定义 value 更新公式、设置 reward 机制、添加 epsilon-greedy 探索策略等方法。最后作者通过代码示例详细展示了如何从零开始实现 Q-learning 算法,并取得不错的实验效果。
严格来说,Q-Learning是一种Model-Free算法,因为它的学习包括采取行动、获得奖励以及从采取这些行动的结果中来不断改进学习。 4. Q-learning Q-learning算法使用包含状态-动作二元组构成的Q表(2D矩阵),使得矩阵中的每个值Q(S,a)对应于在状态a下采取行动S的Q值的估计值(Q值将在后面介绍)。当agent与环境Env交互时...
Q-learning 是一个基于值的强化学习算法,利用 Q 函数寻找最优的「动作—选择」策略。 它根据动作值函数评估应该选择哪个动作,这个函数决定了处于某一个特定状态以及在该状态下采取特定动作的奖励期望值。 目的:最大化 Q 函数的值(给定一个状态和动作时的未来奖励期望)。
1. Q-learning基础介绍 Q-learning是一种基于价值的强化学习算法,其核心目标是学习一个动作价值函数Q(s, a),表示在当前状态s下执行动作a的期望累计回报。Q-learning通过一个迭代过程更新动作价值函数,以逼近最优策略。其学习过程包括以下关键步骤: 状态:智能体所处的环境状态。
Q -learning入门 算法思想 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。
我愿称之为强化学习天花板课程!迪哥精讲强化学习4大主流算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 50集入门到精通!建议收藏!共计35条视频,包括:1.一张图通俗解释强化学习、初学者必备学习路线图、2. 强化学习的指导依据等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。