状态空间大时不适用:当状态空间或动作空间很大时,Q-Learning 算法的收敛速度会变慢,甚至无法收敛。 表格表示法:Q-Learning 使用表格表示法来存储动作价值函数,这在大规模问题中可能导致内存需求过大。 4. 游戏 FrozenLake-v1(gymnasium)是一个基于 OpenAI Gym 的强化学习环境。在这个环境中,智能体需要在一个 4x4...
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...
四、Q-learning与DQN算法:1-算法原理通俗解读是强化学习该如何入门?主流强化学习算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 算法公式推导+实战玩转超级马里奥的第21集视频,该合集共计45集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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...
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... ...
简单来说Q-learning和Sarsa这两个算法的是：Q-learning : try to evaluate value function forgreedy...
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 ...
[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 人脑神经网络和人工神经网络... 1329播放 05:56 [25] 4.1 人脑神经网络和人工神经网络... 1080播放 05:53 [26...
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...