Q-learning算法属于无法获取马尔可夫决策过程模型的算法,核心思想:逐级建立状态之间的强化联系,下一个状态的价值可以不断地强化影响上一个状态的价值,通过蒙特卡洛(根据实际的回报进行更新,纯采样方法)、动态规划和时序差分(后面两种属于自举式方法)等来估计给定策略的价值。 (2)Q-learning算法 属于一种异策略(off-polic...
Q-Learning整体算法: InitializeQ(s,a)arbitrarilyRepeat(foreach episode)InitializesRepeat(foreach step of episode):Chooseafromsusingpolicy derivedfromQ(e.g.,e-greedy)Takeaction a,observe r,s'Q(s,a)<--Q(s,a)+α[r+γmaxa'Q(s',a')-Q(s,a)]s<--S';until sisterminal Epsilon greedy ...
Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法,它使用动作价值函数 Q(s, a) 来估计在给定状态 s 下采取动作 a 的期望回报。Q-Learning 使用贪婪策略进行更新,即在更新过程中总是选择最大的 Q 值。 1. 基本原理 Q-Learning 的核心思想是利用 Bellman 最优方程来更新动作价值函数 Q(s, a)。Bellman 最优方程描述...
Q-Learning是一种在马尔可夫决策过程(MDP)中大放异彩的强化学习算法。它通过更新一个名为Q值的表格,来找到最优策略。📖 基本概念速览 - 状态(State):智能体所处的环境状态。 - 动作(Action):在特定状态下,智能体的选择。 - 奖励(Reward):智能体采取动作后获得的反馈。 - Q值(Q-Value):预期累积奖励的度量。
强化学习——Q-learning算法 假设有这样的房间 如果将房间表⽰成点，然后⽤房间之间的连通关系表⽰成线，如下图所⽰：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...
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,...
一、概述 Q Learning是强化学习算法中的一个经典算法。在一个决策过程中,我们不知道完整的计算模型,所以需要我们去不停的尝试。 Q Learning算法下,模型和模型所...
3-Qlearning算法实例解读.mp4是【迪哥谈AI】大模型必备的强化学习教程来了!绝对是2023年讲的最好的强化学习零基础入门到精通完整版教程(含实战源码)的第24集视频,该合集共计46集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧!共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、2 目标函数与公式解析、3 Qlearning算法实例解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。