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是强化学习中的一种经典算法,基于价值函数Q(s,a)迭代更新Q值表来学习最优策略,适用于多种环境设置,尤其是具有离散动
虽然代理(agent)不断探索环境(envirement)并更新Q表,它将为我们提供越来越好的近似最优策略的值。 Q-Learning 算法详解 伪代码如下: Step 1: 初始化 Q-table Step 2: 使用 epsilon-greedy 策略选择一个动作 epsilon-greedy 策略是一个可以平衡 exploration/exploitation 的策略 其思想是, 初始化 ɛ = 1.0: ...
Q-Learning 算法的过程详解 每个彩色框都是一步。让我们详细了解每个步骤。 第1步:初始化Q表 我们将首先构建一个Q表。有n列,其中n =操作数。有m行,其中m =状态数。我们将值初始化为0。 在我们的机器人示例中,我们有四个动作(a = 4)和五个状态(s = 5)。所以我们将构建一个包含四列五行的表。 步骤...
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\(s\)下采取行动\(a\)的预期回报,\(\alpha\)是学习...
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...
带你从零详解PPO算法/DQN算法/A3C算法教程! 48.6万 802 25:44:54 App 【李沐】动手学深度学习 27.9万 2570 1:37:07 App 第1集 数学是什么 16.3万 379 28:59:13 App 数学通识(选45讲) 8.9万 175 9:33:00 App 【基础原理】数学通识筑基 3万 214 5:56:40 App 强烈推荐!【北大王树森】6...
训练过程引入贪心算法 gym使用 代码语言:javascript 复制 importgym quit=False env=gym.make("CartPole-v1",render_mode="human")print(env.observation_space,env.action_space)state=env.reset()#reset返回env内在的状态4参数,qtable的state=4个参数组成一个state值,再根据state的参数范围,划分出n个状态,action...
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...
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...