百度试题 题目Q-learning算法中,Q函数是 A.状态-动作值函数B.状态函数C.奖励函数D.估值函数相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
在Q-Learning中,Q函数是状态动作函数,它表示在某一特定状态下采取某一动作所能获得的长期累积奖励的期望值。具体来说,Q(s, a)代表在状态s下采取动作a后,智能体能够期望获得的总奖励。这个总奖励不仅考虑了立即奖励,还通过折扣因子考虑了未来所有可能的状态转移和奖励...
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。一、基本概念 1. 状态（State）：环境的某个特定情况或配置。2. 动作（Action）：在给定状态下可以采取的...
Q Learning算法入门3:Q函数 什么是Q学习?学习动作值函数(Action Value Function)什么是Q函数?有两个输入值,分别为“state”和“action”。它将返回在该状态下(state)执行该动作(action - AI进化论于20231130发布在抖音,已经收获了5.7万个喜欢,来抖音,记录美好
A.状态-动作值函数 B.状态函数 C.估值函数 D.奖励函数 你可能感兴趣的试题 单项选择题 一年轻女性患者出现停经后阴道不规则出血,刮宫见宫腔内大量水泡样物,镜检为胎盘绒毛和增生的滋养层细胞,该患者最可能的病变是() A.宫外孕 B.葡萄胎 C.绒毛膜癌 ...
Q学习是一种基于状态-行动值函数(Q函数)的强化学习算法。在每个时间步,Q学习通过更新Q函数来改善策略。该算法通过不断地更新Q函数来估计状态-行动值函数的最优值,并利用该函数来制定最优策略。 图片来源:网络 Q-Learning算法用于在未知环境中训练一个智能体(agent)做出最优决策。该算法的核心思想是学习一个价值...
Q-Learning算法:学习动作值函数(Action Value Function) 学习动作值函数(也称Q函数)有两个输入值,分别为“state”和“action”。它将返回在该状态下(state)执行该动作(action)后的预期未来奖励。 我们可以认为,Q函数即是一个在Q-table上滚动的读取器,我们可以用它来寻找与当前状态(state)关联的行,以及与我们的动...
Q-learning算法中,Q函数是()。(难度:)A.状态-动作值函数B.状态函数C.估值函数D.奖励函数的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工
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,...
Q-Learning算法属于model-free型,这意味着它不会对MDP动态知识进行建模,而是直接估计每个状态下每个动作的Q值。然后,通过在每个状态下选择具有最高Q值的动作,来绘制相应的策略。 如果智能体不断地访问所有状态动作对,则Q-Learning算法会收敛到最优Q函数[1]。