Q-learning是一种基于动作值函数(Q值)的强化学习算法,适用于离散动作和离散状态空间。 1.2 Q-learning的优缺点 1.2.1 优点: 简单直观: Q-learning易于理解和实现。 离线学习: 可以离线学习,更新Q值不受实时影响。 1.2.2 缺点: 不适用于连续动作和状态空间: 对于连续动作和状态空间的问题效果较差。 不处理延迟奖...
Q-learning是一种基于表格的增强学习算法,可以方便地应用于各种问题。相对于其他深度强化学习方法,Q-learning算法的设计和实现相对较简单。 2️⃣可在离散环境中取得好的效果: 在离散动作和状态空间中,Q-learning算法能够获得较好的学习效果。其通过不断更新状态-动作值函数(Q值函数),使得智能体能够根据当前状态选择...
Q-Learning算法有一些缺点,比如状态和动作都假设是离散且有限的,对于复杂的情况处理起来会很麻烦;智能体的决策只依赖当前环境的状态,所以如果状态之间存在时序关联那么学习的效果就不佳。 更多文章请关注公重号:汀丶人工智能
Qlearning认为，我执行一个动作后，默认肯定是会执行得分最高的动作。所以她的Qtarget是Qtarget=R+γ...
Q-learning是另一值函数近似算法，由Watkins在1989年提出，结合了蒙特卡洛和时差分法。它假设状态和动作是有限的，通过Q表记录每种状态和动作的价值。智能体根据当前状态选择Q值最大的动作。Q-learning适用于模拟环境或迭代快速的场景，但可能在处理时序关联状态时效果不佳。
SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为...
Q( (3,2), down) = 0.6 + 0.1× ( -0.4 + 0.5 × 0.4 – 0.6)=0.52 1.3 优缺点 SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。
SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为...
SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为...