Q-Learning 算法原理与代码Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法,它使用动作价值函数 Q(s, a) 来估计在给定状态 s 下采取动作 a 的期望回报。Q-Learning 使用贪婪策略进行更新,即在更新过程中总是选择最大的 Q…
q_target = R + GAMMA * q_table.iloc[S_[0] * col + S_[1], :].max() else: q_target = R # next state is terminal is_terminated = True # terminate this episode # 当前位置的动作价值+新位置的状态价值 q_table.loc[S[0] * col + S[1], A] = (1 - ALPHA) * q_predict +...
1 算法原理通俗解读 07:26 2 目标函数与公式解析 10:08 3 Qlearning算法实例解读 07:46 4 Q值迭代求解 09:00 5 DQN简介 05:08 1、AI学习路线图 12:45 DQN算法实例演示01 整体任务流程演示 05:22 02 探索与action获取 06:59 03 计算target值 05:18 04 训练与更新 08:13 DQN改进与应...
1-算法原理通俗解读.mp4 07:12 2-目标函数与公式解析.mp4 10:08 3-Qlearning算法实例解读.mp4 07:46 4-Q值迭代求解.mp4 09:00 5-DQN简介.mp4 05:08 1-整体任务流程演示.mp4 05:22 2-探索与action获取.mp4 07:00 3-计算target值.mp4 05:18 4-训练与更新.mp4 08:13 1-DoubleDqn要...
Q-Learning是一种基于值的强化学习算法，它使用动作价值函数Q(s,a)来估计在给定状态s下采取动作a的期望回报。Q-Learning采用贪婪策略进行更新，即在更新过程中总是选择最大的Q值。1. 基本原理 Q-Learning的核心思想是利用Bellman最优方程来更新动作价值函数Q(s,a)。Bellman最优方程描述了最优策略下的...
简单来说Q-learning和Sarsa这两个算法的是：Q-learning : try to evaluate value function forgreedy...
[18] 3.1动态规划算法(下)(上) 1174播放 06:16 [19] 3.1动态规划算法(下)(下) 644播放 06:18 [20] 3.2蒙特卡罗算法(上) 715播放 06:05 [21] 3.2蒙特卡罗算法(下) 1406播放 06:07 [22] 3.3 时差分方法 926播放 09:12 [23] 3.4 Q-Learning算法 1432播放 待播放 [24] 4.1 人脑神经网络...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐 人工智能原理与实践:[3.5.1]--Q-Learning算法视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端商...
Overestimation的原因是: 或者可以,单纯的理解每次都是用max,导致最后的估计会变高。 RUQL的灵感来自于policy bias,因为在Q-learning中只有被多次选中的...提出了根据选中这一动作的概率来更新值。 早在2010年就有人提出了类似的思路,见算法(Frequency AdjustedQ-learning) 同时2010年doubleQ-learning ...
深度学习算法 Q-learning 原理 Q-learning Q-learning 是 value-based 的方法,在这种方法中我们不是要训练一个 policy,而是要训练一个critic网络。critic 并不直接采取行为,只是对现有的 actor ,评价它的好坏。 Value-Fuction critic 给出了一个 value function ,代表在遇到游戏的某个 stat... ...