Q-learning，测试集计数对收敛的影响是什么？
Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于环境反馈的决策问题。它通过学习价值函数来指导智能体在不同状态下采取行动，以最大化累积奖励。
测试集计数对Q-learning的收敛有一定影响。在Q-learning中，智能体通过与环境的交互来更新其价值函数。测试集计数是指在训练过程中，智能体在每个状态下执行的动作次数。测试集计数越多，智能体在每个状态下的动作选择就越准确，从而使得价值函数的更新更加精确。
具体影响包括：
- 收敛速度：测试集计数越多，智能体在每个状态下的动作选择越准确，从而加快了收敛速度。智能体能更快地找到最优策略。
- 收敛稳定性：测试集计数越多，智能体在每个状态下的动作选择越准确，从而使得收敛更加稳定。智能体更容易避免陷入局部最优解，找到全局最优解。
- 策略质量：测试集计数越多，智能体在每个状态下的动作选择越准确，从而使得最终学习到的策略质量更高。智能体能更好地适应环境，做出更优的决策。
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Q-learning和Value迭代有什么不同？
machine-learning、artificial-intelligence、reinforcement-learning、q-learning
Q学习与强化学习中的值迭代有何不同？
我知道Q- (s, a, s', r)是无模型的，训练样本是转换学习。但是，既然我们知道Q学习中的转变和每个转变的奖励，它不是与基于模型的学习相同吗?在基于模型的学习中，我们知道状态和动作对的奖励，以及来自状态的每个动作的转变(无论是随机的还是确定性的)？我不明白其中的区别。
浏览 2提问于2015-03-09得票数 35
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强化学习:我是否必须忽略超参数(？)在Q学习中完成训练后？
reinforcement-learning、q-learning
学习者可能正处于训练阶段，它会更新Q表，以适应许多时代.
在这一阶段，Q表将被更新为伽马(折现率)，学习率(Alpha)，行动将选择随机行动率。
过了一段时间后，当报酬稳定下来时，让我称之为“训练结束”。那么，在此之后，我是否必须忽略这些参数(伽马、学习率等)？
我是说，在训练阶段，我从Q台得到了这样的动作：
if rand_float < rar:
action = rand.randint(0, num_actions - 1)
else:
action = np.argmax(Q[s_prime_as_index])
但是在训练阶段之后，我是否必须去除rar，这意味
浏览 9提问于2017-04-25得票数 0
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在Q-学习中，为什么Q指标同时包括状态和行为？
reinforcement-learning、q-learning
在Q-学习中，Q是对(状态、行动)组合的一系列预期回报.
在我看来，在稍微简化算法的同时，也可以得到同样的结果，如果我们只是将它与状态关联起来，而不是将奖励与在状态下采取给定的行为联系起来。那么奖励就会与S的行动A联系起来，因为这导致了T国家，它有奖励。(这与一种直觉的想法相对应，即采取一项行动并不是为了它本身，而是为了引导世界进入一种理想的状态。)
有什么原因不这样做吗？到目前为止，我发现的所有参考文献都认为Q映射(状态、动作)对与预期的回报成对是理所当然的，而没有评论其他可能性。
浏览 0提问于2023-03-11得票数 1
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最佳强化学习优化器
machine-learning、reinforcement-learning
我正在为一个机器人应用程序运行一个SAC强化学习器，取得了一些不错的结果。我选择强化学习的原因之一是为了在现场学习的能力，例如，调整以适应机械变化，如磨损的轮胎或车轮稍微偏离对齐。
我的强化学习器在启动时恢复它最后保存的权重和重放缓冲区，所以它不需要每次我打开它时都重新训练。然而，我关心的一个问题是优化器。
自从ADAM以来，优化器已经走过了很长的路，但我读到的所有东西和我看到的所有RL代码样本似乎仍然使用具有固定学习率的ADAM。我想利用一些优化器的进步，例如one cycle AdamW。然而，单周期优化器似乎不适合连续的真实世界强化学习问题:我认为它对于初始训练/校准非常好，但我预计低的
浏览 3提问于2020-01-21得票数 0
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为什么DQN的勘探不会导致不稳定？
machine-learning、neural-network、training、dqn
为什么DQN中的行动探索不会导致不稳定？
我在DQN算法中看到，即使经过一些迭代，它也会选择随机操作。
我的问题是，这种做法如何不导致不稳定？甚至epsilon的最终值(随机动作的概率)也是非零的！
如果我们设置了最终的epsilon=0.01，我们会随机地在100次中选择一个动作，这意味着我们不会在不同的运行中得到相同的答案，而且我们的答案可能不稳定。为什么这个还能用？
浏览 0提问于2018-09-10得票数 3
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Q值的无界增加，Q-Learning中重复相同动作后的经常性奖励的结果
machine-learning、artificial-intelligence、reinforcement-learning、q-learning
我正在开发一个简单的Q-Learning实现在一个简单的应用程序上，但有一些事情一直困扰着我。
让我们考虑Q-Learning的标准公式
Q(S, A) = Q(S, A) + alpha * [R + MaxQ(S', A') - Q(S, A)]
让我们假设有一个状态K，它有两个可能的操作，都是通过A和A'奖励我们的代理R和R'。
如果我们遵循几乎完全贪婪的方法(假设我们假设为0.1 epsilon)，我将首先随机选择一个操作，例如A。下一次，我可能(90%的情况下)会再次选择A，这将导致Q(K，A)不断增长，这是真的，即使我偶然尝试A'，因为它的
浏览 2提问于2012-10-31得票数 6
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MDP中的随机状态转换:Q-学习是如何估计的？
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我正在向网格世界实施Q-学习，以找到最优的策略。困扰我的一件事是，状态转换是随机的。例如，如果我处于状态(3,2)并采取‘北方’行动，我将以0.8的概率降落在(3,1)，以0.1的概率降至(2,2)，以0.1的概率降至(4,2)。如何在算法中加入这些信息？正如我目前所读到的，Q-学习是一种“无模式”的学习--它不需要知道状态转换的概率。对于该算法如何在训练过程中自动找到这些过渡概率，我并不信服。如果有人能把事情弄清楚，我会很感激的。
浏览 1提问于2016-08-31得票数 4
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价值迭代和政策迭代有什么区别？
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在强化学习中，策略迭代和价值迭代有什么区别？
据我所理解，在值迭代中，您使用Bellman方程来求解最优策略，而在策略迭代中，您随机选择一个策略π，并找到该策略的回报。
我怀疑，如果你在PI中选择一个随机策略π，它如何保证是最优策略，即使我们选择了几个随机策略。
浏览 13提问于2016-05-22得票数 136
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基本强化学习中的折扣奖励
python、reinforcement-learning、reward
我想知道强化学习的奖励折扣实际上是如何起作用的。我相信这个想法是，在一集的后期奖励比早期的奖励更重。这对我来说很有意义。在我看到的示例中，我很难理解这实际上是如何工作的。
我假设下面的代码是进行强化学习的标准方法。我对这段代码的解释如下:遍历每个动作，训练预测动作好坏的模型。
这似乎所做的是将我所有的预测均匀地乘以任何伽马，加上奖励，并使用它来训练模型。
由于奖励总是每一步都会更新，我很难理解这是如何实现这样的目标的:让剧集中的早期行动比后来的行动更不受鼓励/不鼓励。难道奖励不应该一步一步地加在一起，然后乘以伽马来实现这一点吗？
def replay(self, batch_size)
浏览 3提问于2019-04-21得票数 1
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策略迭代与值迭代
machine-learning、reinforcement-learning
在强化学习中，我试图理解策略迭代和价值迭代之间的区别。这方面有一些一般性的答案，但我有两个具体的问题，我找不到答案。
1)我听说政策迭代“向前工作”，而价值迭代“向后工作”。这是什么意思？我认为这两种方法只需取每一种状态，然后查看它所能达到的所有其他状态，并从中计算值--要么将策略的动作分布(策略迭代)边缘化，要么通过对动作值(值迭代)的讨论。那么，为什么每种方法都“移动”的“方向”有什么概念呢？
2)策略迭代需要在策略评估过程中进行迭代，以求值函数--但是，值迭代只需要一步。为什么这不一样？为什么值迭代只在一步就收敛了？
谢谢!
浏览 3提问于2017-05-02得票数 8
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如何选择咖啡豆中的批号
neural-network、deep-learning、caffe、gradient-descent、imagenet
我知道更大的批次大小可以从中得到更准确的结果。但我不确定哪个批次的尺寸“足够好”。我想更大的批次大小总是会更好，但似乎在某一点上，您只会得到一个微小的提高，在准确性的每一批大小的增长。在寻找最佳批次大小时是否有启发式或经验法则？
目前，我有40000的培训数据和10000的测试数据。我的批次大小是默认的，用于培训的是256，测试的是50。我正在使用NVIDIA GTX 1080，它有8G的内存。
浏览 2提问于2017-04-30得票数 2
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强化学习:处理不可量化的反馈系统
machine-learning、reinforcement-learning
我正在尝试写一个强化学习算法，为了简单起见，它将预测一个我认为通过n个输入的数字，它们是什么并不重要。所以当算法预测一个数字时，我只会说“非常近”“接近”“精确”“远”“太远”
现在我看过的所有教程都有一个可以量化的结果，他们通常会做均方误差来看看预测中有多少误差。但是这里的反馈是无法量化的。
我该如何解决这个问题？仅供参考，我是ML的新手，它没有必要是强化学习。我也尝试过神经网络方法，但即使这样也有类似的问题。
浏览 1提问于2018-05-12得票数 1
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DQN的最后一集训练和测试有什么区别？
training、hyperparameter、hyperparameter-tuning、dqn
DQN训练模式的最后一集跑与测试跑有什么区别？
有什么不同，比训练和调整超参数，我们测试一集，没有任何探索？这意味着测试模式类似于n+1中的训练模式，而不需要探索(而我们为n集进行训练)，对吗？
为什么在DQN的一些测试代码中，他们测试多集？
浏览 0提问于2018-09-29得票数 1
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如何让强化学习智能体学习一个无休止的跑步者？
unity3d、machine-learning、reinforcement-learning
我试图训练一个强化学习智能体，使用Unity-ML来玩一个无休止的跑步游戏。
游戏很简单:障碍从侧面逼近，智能体必须在正确的时机跳过它。
作为观察者，我知道下一个障碍物的距离。可能的动作是0-空闲；1-跳跃。游戏时间越长，奖励越多。
不幸的是，智能体无法学会克服第一个可靠的障碍。我猜这是因为这两个动作的不平衡太高了，因为理想的策略应该是大多数时候什么都不做(0)，只在非常特定的时间点跳(1)。此外，跳跃期间的所有动作都是无意义的，因为智能体不能在空中跳跃。
我如何改进学习，使其仍然收敛？有什么建议要看一下吗？
当前培训师配置：
EndlessRunnerBrain:
gamma: 0.99
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
1回答
Q学习中的探索: Epsilon贪婪与探索功能
machine-learning-model、q-learning
我正在努力了解如何确保我们的代理在开发它所知道的信息之前，对状态空间进行足够的探索。我知道，我们使用贪婪的epsilon方法和一个衰败的epsilon来实现这一点。然而，我遇到了另一个概念，即使用探索函数来确保我们的代理探索状态空间。
用Epsilon贪婪的
Q学习sample = R(s,a,s') + \gamma \max_{a'}Q(s',a')
Q(s,a) = (1 - \alpha)*Q(s,a) + \alpha*sample
勘探功能
f(u,n) = u + k/n
Q(s,a) = R(s,a,s') + \gamma*max_{
浏览 0提问于2021-05-05得票数 3
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Epsilon贪婪Q学习中的epsilon和学习率衰减
machine-learning、reinforcement-learning、q-learning
我知道epsilon标志着探索和开发之间的权衡。一开始，你希望epsilon很高，这样你就能大踏步地学到东西。随着你了解未来的奖励，epsilon应该会衰减，这样你就可以利用你发现的更高的Q值。
然而，在随机环境中，我们的学习率是否也会随着时间的推移而下降？所以我看到的帖子只讨论epsilon衰变。
我们如何设置epsilon和alpha，以使值收敛？
浏览 1提问于2018-11-08得票数 12
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最大流量和最大流量有什么区别？
algorithm、graph、theory、network-flow
最大流量和最大流量的区别是什么？我是在阅读这些术语时，福特福尔克森算法，他们是相当混乱。我在网上试过了，但没有得到合理的答案。我相信最大流量是很清楚的，因为它意味着最大的流量，可以从源传输到网络的接收器，但是最大流量到底是什么。
如有可能，请以外行人的方式回答。
谢谢。
浏览 2提问于2014-04-14得票数 4
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Q-Learning和TD(λ)中的奖励
reinforcement-learning
这两种RL技术中的奖励是如何工作的？我的意思是，他们都改善了政策和评估，但没有奖励。我怎么才能从一开始就猜到呢？
浏览 0提问于2012-01-10得票数 1
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机器学习的政策是什么？
machine-learning、reinforcement-learning、beginner
当我读报纸"仿真中机器人学习中的接地动作变换“时，我偶然发现了”政策“这个词。有谁能向我解释一下这到底是什么(在一般情况下和论文的特定背景下)？
浏览 0提问于2018-01-25得票数 11
1回答
Tensorflow联合图像分类示例#Epochs有主要影响。模型是否过度拟合？
machine-learning、deep-learning、tensorflow-federated
我一直试图在TF Federated的联合学习图像分类笔记本教程上描述学习过程(准确性和损失)。
我看到通过修改epoch超参数，收敛速度有了很大的提高。从5，10，20等改变时期。但我也看到训练精度的大幅提高。我怀疑过拟合正在发生，尽管然后我评估了测试集的准确性仍然很高。
想知道发生了什么事。？
我的理解是，纪元参数控制每轮训练中每个客户的前进/后退道具的数量。这是正确的吗？因此，在10个客户上进行10轮培训，10个时期将是10个时期×10个客户×10轮。意识到需要更大范围的客户端等，但我预计在测试集上会看到较差的准确性。
我能做些什么来看看发生了什么。我可以使用学习曲线之类的评估检查来查看
浏览 0提问于2020-05-28得票数 1
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