Q-Learning,全称为Q-Learning算法,是一种无模型的强化学习算法。它让智能体(Agent)在不需要了解环境动态模型的情况下,通过与环境交互来学习如何在给定状态下采取最佳动作。这里的“Q”指的是算法计算的函数——在给定状态下采取某个动作的预期奖励(Q-value)。 二、Q-Learning的核心概念 1. 状态(State) 状态是环...
Sarsa全称是state-action-reward-state'-action'。 也是采用Q-table的方式存储动作值函数;而且决策部分和Q-Learning是一样的, 也是采用ε-greedy策略。不同的地方在于 Sarsa 的更新方式是不一样的。 1.Sarsa是on-policy的更新方式,它的行动策略和评估策略都是ε-greedy策略。 2.Sarsa是先做出动作后更新。 Q-Lear...
DQN 的全称是 Deep Q-Network,其中的 Q 就是指 Q-Learning。 从名字上就能看出,该方法指的是把 Q-Learning 和 DNN[Deep Neural Network] 结合起来。所以这两种方法没有本质区别,比如原来是一个(状态, 动作)的概…
因此,DQN 被提了出来,DQN 全称是 Deep Q Network,Deep 指的是通的是深度学习,其实就是通过神经网络来拟合整张 Q-Table。 DQN 能够解决状态无限,动作有限的问题;具体来说就是将当前状态作为输入,输出的是各个动作的 Q 值。以 Flappy Bird 这个游戏为例,输入的状态近乎是无限的(当前 bird 的位置和周围的水管...
SARSA算法,全称State-Action-Reward-State-Action，是强化学习中用于策略学习的算法，由Rummery和Niranjan在论文"Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)"中提出，由Sutton在注解中引入了SARSA这一别名。算法核心基于当前状态S、选择的动作A、获得的奖励R、新状态S2以及在S2中可能采取的A2。其学习过程是通过...
Sarsa的全称为State-Action-Reward-State-Action,不同于off-policy的Q-Learning算法,Sarsa算法是on-policy的,也就是说,Sarsa算法在更新Q表的时候所遵循的策略与当前策略一致,用公式来表示Sarsa中Q表的更新: Q(St,At) = Q(St,At) + lr [R(t+1) + discount * Q(St+1,At+1) - Q(St,At)] ...
Sarsa是一个缩写,全称。。state,action,reward,state',action',是不是有点感觉了 Sarsa虽然代码看上去比较复杂,但其实逻辑上相对简单,与Q-learning共性的part不讲了,就是循环的那些,直奔主题,还是选择一个合理的动作存起来,接着进入重点,下一个状态state'还是赋值给随便一个合理动作,,接着再从下一个状态,再挑出...
序号登记日期软件全称软件简称登记号版本号 1 2020-08-31 财快来个人理财系统 - 2020SR1011539 V1.0 2 2020-09-14 直流数控电子负载系统软件 - 2020SR1089557 V1.0 3 2020-08-28 十字路口交通灯模拟实验平台 - 2020SR1006449 V1.0 4 2020-04-24 毕业生就业信息管理系统 - 2020SR0370602 1.0 5 2020-05...
SARSA算法的全称是State Action Reward State Action,属于时序差分学习算法的一种,其综合了动态规划算法和蒙特卡洛算法,比仅仅使用蒙特卡洛方法速度要快很多。当时序差分学习算法每次更新的动作数为最大步数时,就等价于蒙特卡洛方法。 用户1502634 2019/02/27 5460 从强化学习Reinforcement Learning到DQN(Deep Q-learning Ne...