强化学习之路一 QLearning 算法 Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: \(Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a'} Q(s',a'))\) 其中,\(Q(s,a)\)是在状态\(...
Q-learning 是一种强化学习算法,用于训练智能体在与环境互 动中学习最优策略。其核心概念是通过估计每个状态-动作对的价值 函数 Q 值来指导智能体的决策。Q-learning 算法的公式如下: Q(s, a) = (1 α) Q(s, a) + α (r + γ max(Q(s', a')))。 其中,Q(s, a)表示在状态 s 下执行动作 ...
Q-Learning 算法的过程详解 第1步:初始化Q表 步骤2和3:选择并执行操作 步骤4和5:评估 Q-Learning(Q学习)是强化学习的一种算法,在没有先验环境信息的情况下,通过不断试错、反复探索和学习来求解最优策略。它被广泛用于围棋、下棋等与游戏有关的智能体决策问题。 Q-Learning算法基于动态规划的思想,使用一个Q函...
Q-learning的主要优势就是使用了时间差分法(融合了蒙特卡洛和动态规划)能够进行off-policy的学习,使用贝尔曼方程可以对马尔科夫过程求解最优策略,本文对其中算法不进行推导,会另外写一篇推导的文章。 算法详解 我们还是用一开始举的做作业的例子来说明: 假设我们的行为准侧已经学习好了,现在我们处于状态s1,我在写作业,...
9-QLearning迭代计算实例是【强化学习玩游戏】1小时竟然就学会了强化学习dqn算法原理及实战(人工智能自动驾驶/深度强化学习/强化学习算法/强化学习入门/多智能体强化学习)的第9集视频,该合集共计27集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：（1）Q-learning 的概念解释和算法详解；（2）通过 Numpy 实现 Q-learning。故事案例：骑士和公主 假设你是一名骑士，并且你需要拯救上面的地图里被困在城堡中的公主。你每次可以移动一个方块的距离。敌人是不能移动的，但是如果...
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本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中,你将学到:(1)Q-learning 的概念解释和算法详解;(2)通过 Numpy 实现 Q-learning。 故事案例:骑士和公主 假设你是一名骑士,并且你需要拯救上面的地图里被困在城堡中的公主。 你每次可以移动一个方块的距离。敌人是不能移动的,但是如果你和...