Q-Learning 是之前讨论过的查找表方法中最有趣的一种,它也是 Deep Q Learning 的基础。Q-learning 算法使用一个状态-动作值 Q 表(也称为 Q 值表)。该 Q 表中每个状态有一行,每个动作有一列。每个单元格都包含相应状态-动作对的估计 Q 值。 初始状态下,所有的 Q 值都设置为为零。随着 Agent 与环境互...
通过这一个系列的学习,是否发现学习了很多东西,又好像啥也没学到,学习经常就是这样一个状态,第一个学习的时候往往都是伪装自己明白啦,当某个时间点真正用到了,才知道原来这些知识能够这样的使用,本章咱们就为Qlearning讲解一个例子,方便我们理解。 放学去网吧 下面这个例子,咱们举一个放学去网吧的例子吧,空间图...
回到流程图中,可以发现出现a都在Q-learning的update公式中,这是因为我们在更新时,人为指定选择具有最大值Q的a,这是具有确定性的事件(Deterministic)。而在Q-learning中与环境互动的环节、在Sarsa中更新Q值的环节与环境互动的环节时,动作的选择是随机的( ε-greedy),因此所有动作都有可能被选中,只不过是具有最大值...
2. Q-learning 一个回合开始，随机选择初始状态。基于ε-greedy策略选择动作并执行，得到下一个状态与即时回报。立即更新Q函数，所用的动作是基于ε-greedy策略随机选择的，与环境互动的动作在Q-learning中不直接用于更新。进入循环，基于ε-greedy策略再次选择动作并执行，与环境互动。三、细节 在更新Q函...
简介 怎么用【亿图图示】绘制一份“Q-learning算法流程”呢？小编就和大家来分享一下：工具/原料 联想L14 windows10 亿图图示12.0.8 方法/步骤 1 打开【亿图图示】软件 2 点击【模板社区】3 选择【Q-learning算法流程】模板在【流程图】的【数据流程图】分类中选择 4 绘制并查看【Q-learning算法流程】效果 ...
这就是房间对应的图。我们首先将agent(机器人)处于任何一个位置,让他自己走动,直到走到5房间,表示成功。为了能够走出去,我们将每个节点之间设置一定的权重,能够直接到达5的边设置为100,其他不能的设置为0,这样网络的图为: Qlearning中,最重要的就是“状态”和“动作”,状态表示处于图中的哪个节点,比如2节点,3...
Q-Learning算法通过学习最优Q值，确定最优策略。算法通过ε-贪婪策略选择动作，基于环境反馈更新Q值。更新过程基于当前状态、选择的动作、获得的奖励以及下一个状态的Q值。在算法执行中，ε-贪婪策略选择动作，随后获取反馈，并使用更新公式调整Q值。这涉及到当前动作、目标动作以及奖励值。目标动作基于下一个...
强化学习的Q-learning算法和sarsa算法以及结果图Ta**oo 上传471.88 KB 文件格式 docx 强化学习 路径规划 路径规划问题,有三种环境配置可实现,以下是代码来源,基于此做的实验 https://blog./jacken3/article/details/119803094点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
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本文用Q-Q可以分析不同数据集是否为同一分布,且可以用Q-Q图来验证数据集是否符合正态分布。 一、累积分布函数与分位数 累计分布函数(CDF,Cumulative Distribution Function),顾名思义,是概率累计的过程。对某一变量X取值为x,则x的累计分布函数是所有小于x值的概率相加,公式如下: ...