强化学习中,值函数Q(s,a)本来是状态s下采取动作a后的奖励的累计,而贝尔曼方程说明,本步的奖励加上下一步的值函数Q(s,,a,)最大者,更接近Q(s,a)的真实值。 下面借用一个经典例子,说明Q学习算法的大意,例子虽然简单,但可以从中看出Q学习算法的思想和方法。(引自 A Painless Q-learning Tutorialhttps://b...
Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
这一系列文章会从经典的基于价值的算法,比如Q-Learning、Sarsa、DQN,讲到基于策略的算法,比如PG、PPO,还会涉及分层强化学习、多智能体系统和Reward Shaping等。本篇先来讲Q-Learning。 原理 Q-Learning 是一种用于强化学习的值迭代算法,其核心思想是通过交互与环境学习动作值函数(Q值),以便在未来的决策中选择能够带来...
项目地址：https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/Q%20Learning%20with%20FrozenLake.ipynb 回顾 Q-learning 是一个基于值的强化学习算法，利用 Q 函数寻找最优的「动作—选择」策略。它根据动作值函数评估应该选择哪个动作，这个函数决定了处于某一个特定状态...
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,...
从今天开始逐步介绍常用强化学习算法,从最简单的Q-learning算法开始。简单并不代表不常用,有的简单会是经典,Q-learning算法就是这样的例子。 1 迷宫游戏 假设我们有一个迷宫地图,其中包含多个状态(格子),每个格子可以采取上、下、左、右四个动作进行移动。目标是从起始位置找到迷宫的出口,即到达终点位置。
Q-Learning是Value-Based的强化学习算法,所以算法里面有一个非常重要的Value就是Q-Value,也是Q-Learning叫法的由来。这里重新把强化学习的五个基本部分介绍一下。 Agent(智能体): 强化学习训练的主体就是Agent:智能体。Pacman中就是这个张开大嘴的黄色扇形移动体; ...
Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。 3. 执行动
Q-Learning是一种通过表格来学习的强化学习算法 先举一个小例子: 假设小明处于写作业的状态,并且曾经没有过没写完作业就打游戏的情况。现在小明有两个选择(1、继续写作业,2、打游戏),由于之前没有尝试过没写完作业就打游戏的后果,所以小明选择打游戏、继续打游戏、接着打游戏。最终当父母回来发现小明没有写完作业...
Q-Learning是一种off-policy TD方法,伪代码如图所示 Q-Learning伪代码 我们首先会初始化一个Q表,用于记录状态-动作对的值,每个episode中的每一步都会根据下列公式更新一次Q表 这里的迷宫问题,每一次episode的结束指的是到达终点状态5。为了简单起见,这里将学习率 ...