Q-learning的公式如下: Q(s,a) = (1-α)Q(s,a) + α [r + γ maxQ(s',a')] 在这个公式中,Q(s,a)表示在状态s下采取行动a的价值。α是学习率,用来控制每次迭代中上一次值和当前迭代值的混合程度。r表示在状态s采取行动a后得到的即时奖励,γ是折扣因子,用来控制未来奖励的重要性。maxQ(s',a'...
Q-learning更新公式 基础概念 Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)]Q(S_{t},A_{t})=Q(S_{t},A_{t})+\alpha[R_{t+1}+\gamma \mathop{max}_{a} Q(S_{t+1},a)-Q(S_{t},A_{t})] Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,...
(2015). Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)]Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ...
因此我们的公式可以写成: VN(st)=VN−1(st)+1Nt(R+γQ(st+1,at+1)−VN−1(st)) 由于推导的时候写 V(st) 了,其实我们将 V(st) 替换成 Q(s,a) 也是没问题的 即得到我们Sarsa的更新公式: 同理,Q-learning亦是如此 最后 如有错误,不吝赐教 ...
Q-learning算法的公式如下: Q(s, a) = (1 α) Q(s, a) + α (r + γ max(Q(s', a')))。 其中,Q(s, a)表示在状态s下执行动作a的价值函数,α是学习率(0 < α <= 1),r是执行动作a后获得的即时奖励,γ是折扣因子(0 < γ <= 1),s'是执行动作a后转移到的下一个状态,a'是在状态...
q-learning公式解释 Q-learning是一种基于强化学习的算法,用于解决智能体在与环境交互中做出决策的问题。其公式如下: Q(s, a) = Q(s, a) + α(r + γ(max Q(s', a')) - Q(s, a)) 其中,Q(s, a)表示在状态s下采取动作a的策略值(即预期累积回报),α是学习率参数,r是智能体根据状态s和采取...
Q-learning算法的更新公式可以用下面的伪代码来表示: ``` 初始化Q值函数Q(s,a)为任意值 重复执行以下步骤: 1.选择一个动作a,用来改变当前状态s 2.执行动作a,观察下一个状态s'和即时奖励r 3.更新Q值函数:Q(s,a) = (1-\alpha) Q(s,a) + \alpha (r + \gamma \max_{a'} Q(s',a')) 4.将...
其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经⽹络。我们知道，Q-Learning 算法需要维护⼀张 Q 表格，按照下⾯公式来更新：Q(S t,A t)←Q(S t,A t)+α[R t+1+γmax a Q(S t+1,a)−Q(S t,A t)]然后学习的过程就是更新这张 Q表格，如下图所⽰：⽽DQN就是⽤神经⽹络来代替这张 Q ...