其中值函数算法是强化学习的重要算法,1992年提出的Q-learning是值函数算法的典型代表,其中用到的值函数概念影响深远,为后来的很多算法奠定了基础。 (一) Q-学习法概述 如果环境的状态和动作空间离散,且数量少,可以选择Q-Learning算法。 Q学习算法不是已知一个策略去优化它,而是新建一个策略,这个策略用表格的形式表...
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
自然语言处理:Q-Learning算法可以应用于自然语言处理领域。例如,可以将自然语言问题转化为状态,将回答问题的语句转化为行动,使用Q-Learning算法来学习最优的回答策略。 股票交易决策:Q-Learning算法可以应用于股票交易决策领域。例如,可以将不同股票价格和市场指数作为状态,将不同的交易行为(例如买进或卖出)作为行动,使用...
从今天开始逐步介绍常用强化学习算法,从最简单的Q-learning算法开始。简单并不代表不常用,有的简单会是经典,Q-learning算法就是这样的例子。 1 迷宫游戏 假设我们有一个迷宫地图,其中包含多个状态(格子),每个格子可以采取上、下、左、右四个动作进行移动。目标是从起始位置找到迷宫的出口,即到达终点位置。
1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于: ...
Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。 3. 执行动
实现 Q-learning 算法 既然我们知道了它是如何工作的，我们将一步步地实现 Q-learning 算法。代码的每一部分都在下面的 Jupyter notebook 中直接被解释了。你可以在我的深度强化学习课程 repo 中获得代码。项目地址：https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/...
强化学习，这一机器学习范式，致力于指导智能体在特定任务中通过与环境交互来寻求最大累积奖励。在这一领域中，Q-Learning（Q学习）以其经典地位脱颖而出。它采用值函数迭代方式，专注于学习状态与动作间的最优映射关系。Q-Learning的核心在于智能体对Q值函数的探索与学习。该函数将状态-动作对与未来累积奖励的预期值...
一、Q-Learning理论基础 1.1 强化学习基本概念 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,它通过与环境的交互来学习如何实现特定的目标。在强化学习中,一个智能体(Agent)在环境中通过执行动作(Action)来改变状态(State),并根据状态转移获得奖励(Reward)。智能体的目标是最大化其长期累积奖励,这通常涉及...