文章目录 什么是 Q-Learning ? Q学习是强化学习中基于价值的学习算法。 假设机器人必须越过迷宫并到达终点。有地雷,机器人一次只能移动一个地砖。如果机器人踏上矿井,机器人就死了。...为了学习Q表的每个值,我们使用Q-Learning算法。...Q-Learning 的数学依据 Q-Fuction 所述 Q-Fuction 使用Bellman方程和采用两个输入:状态(小号)和动作(一个)。...Q-Learning 算法的过程详解 image.png 每个彩色框都是一步。让我们详细了解每个步骤。 第1步:初始化Q表 我们将首先构建一个Q表。有n列,其中n =操作数。有m行,其中m =状态数。...Q-learning的目标是学习一种策略,告诉代理在什么情况下要采取什么行动。它不需要环境的模型(因此内涵“无模型”),并且它可以处理随机转换和奖励的问题,而不需要调整。
我们以一个迷宫寻宝的游戏为例来看什么是 Q-learning。 在这个游戏中,agent 从一个给定的位置开始,即起始状态。...---- Q-Learning 就是要学习在一个给定的 state 时,采取了一个特定的行动后,能得到的奖励是什么。
什么是 Q-learning? 它是强化学习中的一种 values-based 算法,最终是会学习出一个表格 Q-Table,例如在一个游戏中有下面5种状态和4种行为,则表格为: ?
今天我们来用Python实现一下Q-learning: 第一步:安装OpenAI的gym游戏环境包 游戏环境包相当于给AI提供各种游戏,以及相应的接口。...我们首先导入迷宫(Maze)游戏环境以及Q-learning的Q-table。这里的Q-table就是AI的游戏攻略,存储着每个状态采取不同行动的估计收益。...我们用类来定义Q-learning算法中的攻略Q-table。在初始化中,我们设置好学习率,奖励衰退率,和一个贪心率。
通过前面的几篇文章可以知道,当我们要用 Q-learning 解决一个问题时,首先需要知道这个问题有多少个 state,每个 state 有多少 action,并且建立一个奖励表格 P,维度是 action...Q-learning 会先建立一个全是 0 的 Q-table,此时agent对环境一无所知,会先进行探索,就是随机选择一个 state,随机选择一个 action,这样通过表格 P,就能得到下一个状态
Q-learning是一个经典的强化学习算法,是一种基于价值(Value-based)的算法,通过维护和更新一个价值表格(Q表格)进行学习和预测。...Q-learning是一种off-policy的策略,也就是说,它的行动策略和Q表格的更新策略是不一样的。 行动时,Q-learning会采用epsilon-greedy的方式尝试多种可能动作。...更新时,Q-learning会采用潜在收益最大化的动作进行价值更新。 总体来说,Q-learning是一个非常勇敢的策略,在有限动作和有限状态情况下,它能够收敛找到全局最优策略。...reward # 没有下一个状态了 else: target_Q = reward + self.gamma * self.Q[next_obs, :].max() # Q-learning
而本文章作者巧妙的是使用了两个估计器(double estimator)去计算Q-learning的值函数,作者将这种方法定义了一个名字叫“Double Q-learning”(本质上一个off-policy...注: 一般用于加速Q-learning算法的方法有:Delayed Q-learning, Phased Q-learning, Fitted Q-iteration等 2....Double Q-learning算法 我们可以解释为 Q-learning学习其实使用单估计器(single estimate)去估计下一个状态:那么是 的一个估计,一般的,将期望理解为对同一实验的所有可能运行的平均...为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,本文同样Q-learning算法伪代码贴出来了。 ?...对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网络的值来更新。 4. 实验过程于结果 ?
.pdf 本文是Google DeepMind于2015年12月提出的一篇解决Q值"过估计(overestimate)"的文章,作者Hado van Hasselt在其2010年发表的Double Q-learning...正常论文的阅读方式,先看摘要和结论: 通常情况下,在Q-learning学习中“过估计”是经常发生的,并且影响实验的性能,作者提出了一种可以回答这个问题,并在Double Q-learning算法的基础上进行
文章目录 强化学习 Q-Learning算法 1. 问题及原因 2.
)下,好的行为就是继续写作业,直到写完它,我们还可以得到奖励(reward),不好的行为就是没写完作业就跑去看电视了,被爸妈发现就会被惩罚,这种事情做的多了,也变成了我们不可磨灭的记忆,这其实就是一个Q-learning...算法思想 Q-Learning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a),就是在某一个时刻的state状态下,采取动作a能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的reward...Q-learning的主要优势就是使用了时间差分法(融合了蒙特卡洛和动态规划)能够进行off-policy的学习,使用贝尔曼方程可以对马尔科夫过程求解最优策略,本文对其中算法不进行推导,会另外写一篇推导的文章...接着根据a2我们到达s3并重复上述的决策过程,Q-learning的方法就是这样抉择的。那我们的Q-table这张行为决策表又是如何决策的呢?我们来看看。 ?...这也就是Q-learning算法,每次更新我们都用到了Q现实和Q估计,而且Q-learning迷人之处就是在Q(s1,a2)的现实中,包含了一个Q(s2)的最大估计值,将对下一步衰减的最大估计和当前所得到的奖励作为这一步的现实
原作:Quang Trung Luu编译:东岸因为@一点人工一点智能原文:小白系列(6)| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs....在本教程中,我们将探讨强化学习的概念、Q-Learning、Deep Q-Learning与Deep Q-Network之间的关系。...Q-Learning中的“Q”代表质量(quality),表示如何通过最大化未来奖励来获得有价值的行动。作为一种基于模型的算法,Q-Learning不需要了解转移和奖励函数。...下图说明了在评估Q值时Q-Learning和Deep Q-Learning之间的差异:基本上,Deep Q-Learning用神经网络替代了常规的 表。...此外,我们深入了解了一些重要的强化学习算法,即Q-Learning、Deep Q-Learning和Deep Q-Network,概述了它们在决策过程中的基本概念和作用。
在本教程中,我们将探讨强化学习的概念、Q-Learning、Deep Q-Learning与Deep Q-Network之间的关系。...03 Q-Learning 3.1 Q-Learning是什么?...Q-Learning中的“Q”代表质量(quality),表示如何通过最大化未来奖励来获得有价值的行动。 作为一种基于模型的算法,Q-Learning不需要了解转移和奖励函数。...下图说明了在评估Q值时Q-Learning和Deep Q-Learning之间的差异: 基本上,Deep Q-Learning用神经网络替代了常规的Q表。...此外,我们深入了解了一些重要的强化学习算法,即Q-Learning、Deep Q-Learning和Deep Q-Network,概述了它们在决策过程中的基本概念和作用。
Q-Learning算法 算法的详细介绍见文章:深度强化学习 ( DQN ) 初探 2....Q-Learning 算法的局限性 对于FlappyBird,Q-Learning算法通过训练可以实现一个效果还不错的AI。...对于稍微复杂些的游戏, Q-Learning算法就显得力不从心了,如下面的游戏: 我们看看状态来如何表示:决定我方飞机飞行轨迹的因素有:屏幕中全部子弹的相对位置、全部道具的相对位置、以及之前几幅画面中的子弹和道具
最简单的Q-Learning算法是的原理是什么? 01 什么是强化学习?...03 Q-Learning Q-Learning的决策 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。...对于这个小的例子,我们的Q-Learning会怎么做呢?...Q-Learning的更新 Q-Learning的更新策略使用了贝尔曼方程(也叫动态规划方程)作为方法来进行算法的更新,下面来了解一下贝尔曼方程: 式子中的各项意义如下: image.png Q-Learning...本文先讲述Q-Learning算法的思想,下文让我们用Python实现一个关于Q-Learning算法的小案例。
强化学习 通过策略的方式来学习,q-learing(马尔科夫链模型) 马尔科夫链:奖励*折扣因子,R(t)=reward(1)+yR(t+1),马尔可夫链多次迭代后分布趋于稳定所以可以得到最优解 q-learning...print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1)) break env.close() q-learning
强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。...先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-network,最后通过两个例子加深对q-learning的理解。...强化学习的问题,通常有如下特点: 不同的action产生不同的reward reward有延迟性 对某个action的reward是基于当前的state的 Q-learning Q-Table Q-learning...: " + str(sum(rList)/num_episodes) + "%" 参考资料 Simple Reinforcement Learning with Tensorflow Part 0: Q-Learning
image.png 好了,游戏规则设置完了,在这个规则下要是人来做的话估计会很简单,估计很快就能猜出来目的地的大概方向,然后轻松到达,但是机器不会,那机器在我们的主角Q-Learning的算法下会怎么走呢...Q-Learning展开式 具体的代码实现就不贴了,网上一大把,主要是对算法的理解,理解了就ok了,到位了。如果有写的不对的地方,欢迎下方留言评论。
Introducing Q-Learning 5.1. What is Q-Learning? 5.2. The Q-Learning algorithm 5.3....Introducing Q-Learning 5.1. What is Q-Learning?...So now that we understood what are Q-Learning, Q-Function, and Q-Table, let’s dive deeper into the Q-Learning...The Q-Learning algorithm This is the Q-Learning pseudocode, let’s study each part, then we’ll see how...We will use the Q-Learning algorithm.
本文没有 Q* 的新料,但是会探讨一下 Q-Learning 在 Agent 方面的可能应用。 有趣的分享!...•把调用工具的时间和成本代价,折算进 Reward 实际,以上相当于使用了 Q-learning 的一个简单变体 DDPG,即假设存在函数映射μ使得μ(当前状态) = 最优工具调用动作与参数 如果不做这个假设...(到这,我们得到了一个用 Q-learning 整体驱动的,自动学习如何拆任务调工具的框架,似乎和 Q* 公开的一些线索对上了一些。)
【强化学习】Q-Learning详解 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2...) ] Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γmax_{a’}Q(s’,a’)-Q(s,a)] Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmaxa′Q(s′,a′)−Q(s,a)] 上式就是Q-learning...4、实现代码 代码来自网上各路大神的源码,非原创,据反映没图片跑不通,所以建了个github,https://github.com/xshura/reinforcement_learning Q-Learning
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云