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 ?
）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
.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.
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。
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
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。
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
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
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。
1.1 Q-learning的工作原理Q-learning的目标是学习一个策略，使得智能体能够选择在每个状态下最优的动作。具体来说，Q-learning算法通过更新状态-动作对的Q值来实现这一目标。...1.2 Q-learning的应用与局限性Q-learning在许多领域取得了显著成果，尤其是在离散动作空间的任务中。比如，它曾被用于简单的迷宫导航任务、棋类游戏以及其他一些策略性问题。...然而，Q-learning也存在一些局限性：状态空间过大时难以处理：在实际问题中，状态空间往往非常庞大，Q-learning需要为每个状态-动作对维护一个Q值表，这导致了空间和时间上的高需求，难以在大规模问题中应用...深度Q网络（DQN）：结合深度学习的强化学习深度Q网络（DQN）是Q-learning的一个扩展，旨在解决传统Q-learning在大规模问题中遇到的挑战。...Q-learning与DQN的实际应用4.1 游戏领域Q-learning和DQN在游戏领域都有着广泛的应用。在传统的棋类游戏、迷宫导航等问题中，Q-learning表现出了良好的性能。
【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
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。)
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