考虑了当前策略: 考虑了在当前策略下的动作选择。 2.2.2 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。 容易受到噪声影响: 可能受到噪声影响而不够稳定。 第三部分:DQN(Deep Q Network) 3.1 DQN简介 DQN是一种基于深度神经网络的强化学习算法,能够处理连续动作和连续状态空间。 3.2 ...
Q-learning算法在面临环境变化时可能表现出较差的适应性能。它只能通过与环境的交互进行学习,没有机制主动地追踪环境的变化并进行快速的适应。 3️⃣收敛速度慢: 传统的Q-learning算法在学习过程中可能遇到收敛速度慢的问题。这是由于Q-learning算法中的探索和利用之间的平衡问题,很容易导致在学习初期选择次优动作,...
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
执行不同action中的最大Q值，也就是说他默认肯定会执行St+1在Q值最大的动作。γ为衰减率。
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。
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。 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...
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。 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...
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。 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...
强化学习基础篇【1】:基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法 下一篇 » 强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 引用和评论 注册登录 获取验证码 新手机号将自动注册 登录 微信登录免密码登录密码登录 继续即代表同意《服务协议》和《隐私政策》...