学习到的行动价值函数QQQ直接接近q_∗q\_{*}q_∗,即最佳行动价值函数,与所遵循的政策无关。 资料来源:Sutton and Barto,Reinforformenting value function。Sutton和Barto, Reinforcement Learning, 第二版 可应用任务 Atari游戏 模型数量 108 电子游戏 ...
首先，Q可能是Q-Learning和A的结合。斯坦福AI博士生Silas Alberti从命名习惯和能力上猜测，Q可能是Q-Learning和A的结合或者是表示贝尔曼方程的最优解。Q-Learning是强化学习的一种方法，而A算法用于在图形中找到从一个节点（起点）到另一个节点（目标）的最短路径，经常用在地图或者网络的寻址中。A算法和Q-Learning...
Q_learning模型:不需要知道下一个状态选择的是那个动作,根据下一个状态S(t+1),求得Q值最大的action,然后利用最大的action来更新当前状态St的Q值,也就是会默认用下一个状态的Q值最大的动作来更新当前状态Q值。但是到了状态S(t+1)后,不一定执行动作action,因为还会有一个随机的概率来随机选择动作 Q_learning ...
学习路径:https://github.com/datawhalechina/easy-rl异策略时序差分控制。一种基于值函数的离策略(off-policy)强化学习算法,用于找到最优策略。通过学习动作价值函数 Q(s, a) ,使智能体能够在环境中选择最优…
从模型预测控制到强化学习-4:Q-learning(下), 视频播放量 1003、弹幕量 0、点赞数 27、投硬币枚数 19、收藏人数 57、转发人数 5, 视频作者 内燃机与车辆智能控制, 作者简介 说一说对内燃机和车辆控制的一点自己的理解。,相关视频:从模型预测控制到强化学习-5:Q-learni
无模型:Q-Learning不需要环境的动态模型,因此可以应用于环境动态未知或难以建模的场景。 灵活性:Q-Learning可以灵活处理各种问题和环境,具有较强的通用性。 离线学习:Q-Learning可以离线进行训练,即使用预先收集的数据集来更新Q表。 局限: 过高估计问题:由于Q-Learning在更新Q函数时可能使用不准确的最优值,导致过高估...
Q-learning模型没有改进 Q-learning模型是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它是一种无模型的学习方法,通过不断尝试和观察环境的反馈来学习最优策略。 Q-learning模型的基本原理是通过构建一个Q-table来存储每个状态和动作的Q值,其中Q值表示在特定状态下采取某个动作的预期回报。初始时,Q-...
简介:Q-learning是无模型的强化学习算法,不依赖环境模型,而是通过与环境实时交互学习最优策略。它通过更新状态-动作值函数(Q函数)来评估行动价值,适用于多变环境,具有灵活性和简单性优势。然而,Q-learning探索效率较低,样本复杂性高,需大量尝试才能找到有效策略。这种特性使其在实际应用中既有机会也有挑战。
用更少数据的强化学习Q-Learning可能是推进当前人工智能研究范式的关键。 简而言之:利用强化学习RL进行微调是训练 ChatGPT/GPT-4 等高性能 LLM大模型的秘诀。 但是,强化学习本质上是数据低效的,而且使用人类手动注释数据集来进行强化学习的微调成本极高。有鉴于此,推进人工智能研究(至少在当前模式下)将在很大程度上...
比如说重复囚徒困境（IPD）中，你用Q-learning代表其中一个小偷（agent），来跟你进行博弈。在这个情景...