四、SARSA算法 1. 表格形式的SARSA 1.1 推导学习算法 1.2 训练流程 1.3 Q-learning与SARSA对比 2. 神经网络形式的SARSA 2.1 推导学习算法 2.2 训练流程 3. 多步TD目标 3.1 推导 3.2 训练流程 4. 蒙特卡洛与自举 五、经验回放与优先经验回放 1. 经验回放 2. 优先经验回放 六、高估问题 1. 自举导致偏差的传...
==Sarsa算法== 在这里插入图片描述 ==Q-Learning算法== 在这里插入图片描述 首先要介绍的是什么是ε-greedy,即ε-贪心算法,一般取定ε为一个较小的0-1之间的值(比如0.2) 在算法进行的时候,用计算机产生一个伪随机数,当随机数小于ε时采取任意等概率选择的原则,大于ε时则取最优的动作。 在介绍完两个算法...
Q-learning和Sarsa在决策部分都是一模一样的,使用Q表的形式进行决策,从Q表中选择拥有较大值的行为施加到环境中以换取奖励,Q-learning是选取S'上会带来最大收益的行为,但是做决策的时候可能不一定会选择该行为,而Sarsa则是去掉 ,取而代之的是在S'上面选择实际A'的Q值,最后像Q-learning一样求出现实和估计的差距...
Sarsa是一个缩写,全称。。state,action,reward,state',action',是不是有点感觉了 Sarsa虽然代码看上去比较复杂,但其实逻辑上相对简单,与Q-learning共性的part不讲了,就是循环的那些,直奔主题,还是选择一个合理的动作存起来,接着进入重点,下一个状态state'还是赋值给随便一个合理动作,,接着再从下一个状态,再挑出...
Sarsa算法与Q-learning思考 Sarsa算法 它与Q-learning相当的相似,不同点在于Q-learning在现实值代入的是s2状态下的最大值,而Sarsa是选择在s2上实实在在走的动作a,这个a可能是所有动作里的最大值,也可能不是。 Sarsa算法我愿称之为说到做到型算法! 如果思考比较两种算法选择最大值与否对算法的后续影响的话,Sars...
Q-learning是通过本状态(S2)所对应Q表中的最大值maxQ(S2)来更新在上一状态(S1)时所采取的行动Q(s1,a2)的值 通俗一点的解释一下: 也就是当我到达S2之后,S2的下一步也是确定的,即maxQ(S2),然后利用maxQ(S2)更新Q(s1,a2) Sarsa Sasra是通过在本状态(S2)将要采取的行动(上图中将要采取的行动是a2,在实...
Sarsa与Q-learning 算法流程图 Q-learning SARSA 对比:Q-learning算法根据当前状态 S 选择执行一个动作A,执行后观测执行后的奖励和转移到的状态S1。在状态S1下计算采取哪个a可以获得最大的Q值,并没有真的采取这个a。Q-learning选择到新状态之后能够得到的最大的Q值来更新当前的Q值。
时间差分法中的两个经典的算法:SARSA算法和Q-learning算法。 一、 SARSA算法 "SARSA"名字并不是一个单词而是,多个单词的缩写。S,A,R分别代表状态(State),动作(Action),奖励(Reward)。这个流程体现在下图: SARSA算法流程 在迭代的时候,我们首先基于𝜖−贪婪法在当前状态𝑆选择一个动作𝐴,这样系统会转到一个...
Sarsa与Q-learning 算法流程图 Q-learning SARSA 对比:Q-learning算法根据当前状态 S 选择执行一个动作A,执行后观测执行后的奖励和转移到的状态S1。在状态S1下计算采取哪个a可以获得最大的Q值,并没有真的采取这个a。Q-learning选择到新状态之后能够得到的最大的Q值来更新当前的Q值。
,就是下一步要执行的动作,这点是和Q-Learning算法的最大不同 这里的 TD Target: 在每一个 非终止状态 进行一次更新,我们要获取5个数据, Sarsa算法流程如下 n-step Sarsa 上面的 Sarsa 算法是我们每向前走一步就更新,其实可以 类比 TD,可以向前走多步然后进行更新,就叫 n-step Sarsa ...