本节笔记三个主题:1 Q-Learning;2 Temporal differences (TD);3 近似线性规划。 1.1 Exact Q-Learning 先回顾一下 对于discount的问题最优的Q函数: Q∗(i,u)=∑j=1npij(u)(g(i,u,j)+αJ∗(j)) (1.1) 教材4.3节中给出了Q函数满足如下表达式: Q^*\left( i,u \right) =\sum_{j=1}^n...
TD() TD控制算法分类 在线控制算法 - SARAS (S:状态, A:动作, R:奖励) 离线控制算法 - Q-learning SARSA 对比 Q-learning 强推:刘建平的强化学习教程,本文内容亦大部分整理自此。本文更多的是当做工具书来快速查找自己想要的内容,而非对所有内容详细介绍。 上一篇:《强化学习基础》-贝尔曼、动态规划、蒙特卡罗...
q_target=reward # 目标Q值为奖励值else:# 如果没有到达终止状态 delta=reward+GAMMA*q_table.iloc[next_state,:].max()-q_table.loc[state,action]# 计算TD误差 q_table.loc[state,action]+=ALPHA*delta # 更新Q值 state=next_state # 更新状态 is_terminal,steps=update_env(state,episode,step_counter...
Goal: max π E [ ∑ t = 0 H γ t R ( S t , A t , S t + 1 ) ∣π ] \max_πE[\sum_{t=0}^{H}γ^tR(S_t,A_t,S_{t+1}) | π] maxπE[∑t=0HγtR(St,At,St+1)∣π] Qlearning的主要优势就是使用了时间差分法TD(融合了蒙特卡洛和动态规划...
下面是最简单的TD方法更新：它只使用当前行动之后的奖励值和下一个状态的值作为目标。Sarsa（State-Action-Reward-State-Action）和Q-learning是都是基于时态差分法的强化学习方法。Sarsa和Q-learning的区别 Sarsa代表State-Action-Reward-State-Action。是一种基于策略的方法，即使用正在学习的策略来生成训练数据。Q-...
这就是TD learning的基本步骤,通过多次的实验,智能体掌握了在不同位置下,相应的策略的估值分,从而解决了将较远的未来映射到当下的对不同策略的激励这个强化学习的核心问题。 根据是否亲自尝试不同的策略,Q learning可以分为在线和离线俩者,用学下棋来举例,前者是AI通过自己和人类选手下棋或者自我对弈来提升,而后者...
上篇介绍了TD法，因其较低的方差与完整的序列学习能力，成为主流强化学习求解方法。接下来将详细解析两种经典算法：SARSA与Q-learning。SARSA算法对于一个动作序列，基于ε-贪婪策略π在当前状态St选择动作At，进入状态St+1后，继续基于策略π选择动作At+1，以此更新价值函数，公式如下：Q(St,At)=Q(St,...
强化学习是一种人工智能技术，其中，系统通过与环境互动来学习如何做出最佳决策。本文将带你从Q-Learning深入理解到DQN，揭开强化学习演进的神秘面纱。首先，让我们回顾一下Q-Learning。这是一个基于TD（Temporal Difference）的off-policy方法，用于学习在给定状态下执行动作所能获得的期望奖励。Q-Learning通过...
一、时序差分采样法(TD) 对于MC采样法,如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了。当获取不到完整状态序列时, 可以使用时序差分法(Temporal-Difference, TD)。 1、TD 简介 对于蒙特卡洛采样法计算状态收益的方法是: 而对于时序差分法来说,我们没有完整的状态序列,只有部分的状态序列,那么如何可以...
Prioritized Experience DQN将记忆库中的记录根据TD-error(Target Q - Q)进行排序,TD-error越大说明该记录越应该被学习。为此需要修改原来记忆库的数据结构,使用Jaromír Janisch提出的SumTree(一种完全二叉树)和对应的记忆库来存储。记忆都存储于叶子节点,非叶节点的值为子节点之和,这种结构在存储新节点时只需插入...