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 最优方程描述了最优策略下的动作价值函数与下一状态的动作价值函数之间的关系。Q-Learning 通过迭代更新 Q 值来逼近最优动作价值函数。 首先,我们需要了解 Bellman 最优方程。Bellman 最优方程描述了最优策略下的...
q_target = R + GAMMA * q_table.iloc[S_[0] * col + S_[1], :].max() else: q_target = R # next state is terminal is_terminated = True # terminate this episode # 当前位置的动作价值+新位置的状态价值 q_table.loc[S[0] * col + S[1], A] = (1 - ALPHA) * q_predict +...
【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。
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采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最优方程描述了最优策略下的...
四、Q-learning与DQN算法:1-算法原理通俗解读是强化学习该如何入门?主流强化学习算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 算法公式推导+实战玩转超级马里奥的第21集视频,该合集共计45集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
因为Q-learning是用下一步的 max Q 来更新，也就暗含：实际执行时 agent 下一步会选取【最优动作】...
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3.4 Q-Learning算法 1432 播放 小柱解说游戏 收藏 下载 分享 手机看 选集(89) 自动播放 [1] Pybullet安装 1464播放 06:24 [2] 通用强化学习框架 1326播放 06:51 [3] GYM 1299播放 06:32 [4] 裂缝检测实践(上) 1123播放 05:51 [5] 裂缝检测实践(下) ...
Overestimation的原因是: 或者可以,单纯的理解每次都是用max,导致最后的估计会变高。 RUQL的灵感来自于policy bias,因为在Q-learning中只有被多次选中的...提出了根据选中这一动作的概率来更新值。 早在2010年就有人提出了类似的思路,见算法(Frequency AdjustedQ-learning) 同时2010年doubleQ-learning ...
深度学习算法 Q-learning 原理 Q-learning Q-learning 是 value-based 的方法,在这种方法中我们不是要训练一个 policy,而是要训练一个critic网络。critic 并不直接采取行为,只是对现有的 actor ,评价它的好坏。 Value-Fuction critic 给出了一个 value function ,代表在遇到游戏的某个 stat... ...