初始化一个与R同阶的矩阵Q,作为Q表,初始化矩阵为0矩阵: 更新公式是: Q-Learning算法的学习是逐个片段(episode)的进行的,每个片段都是随机取一个初始状态,然后一步一步的迭代,迭代一次,更新一次相应的Q值,直至当前状态变成最终目标状态,结束一个片段。 Q值更新方法: 随机选一个初始状态s; 看当前状态s可以转到哪...
通过不断迭代更新Q(s,a)Q(s,a)的值,Q-Learning算法可以学习到最优策略π∗π∗下的状态-动作对的价值函数Q∗(s,a)Q∗(s,a)。这个过程不需要环境的动态模型,因此Q-Learning是一种无模型的强化学习算法。 1.2 Q-Learning解的推导 贝尔曼方程是动态规划中的核心原理,它将一个状态的价值分解为即时奖励...
自然语言处理:Q-Learning算法可以应用于自然语言处理领域。例如,可以将自然语言问题转化为状态,将回答问题的语句转化为行动,使用Q-Learning算法来学习最优的回答策略。 股票交易决策:Q-Learning算法可以应用于股票交易决策领域。例如,可以将不同股票价格和市场指数作为状态,将不同的交易行为(例如买进或卖出)作为行动,使用...
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...
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
1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于: ...
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以及在该状态下采取特定动作的奖励期望值。目的：最大化 Q 函数的值（给定一个状态和动作时的未来奖励期望）。Q-table 帮助我们找到对于每个状态来说的...
在强化学习框架下，Q-Learning通过不断迭代更新Q值函数，逐步逼近最优策略。其运行结果主要体现在智能体在未知环境中逐渐找到最优行动路径，并通过经验积累不断优化Q值函数。最终，智能体能够根据当前状态选择最佳动作，以最大化未来累积奖励。部分代码展示：n_crash1 = 0; % 记录使用Q表时发生的碰撞次数n_crash2...
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...