q-learning的步骤：
1、初始化Q-table ， Q(s,a)可以设为0
2、定义初始状态state，s
3、根据策略π选择动作action，a
4、实施动作action，a
5、计算实施动作a所获得的reward
6、更新Q-table
Q函数：学习动作值函数，返回某状态下执行某动作的未来期奖励望值
使用Bellman方程来更新Q-table
最终得到的是一个可以使用的Q-table
因为初始值都为0，无法决策，可以引入探索机制
q-learning的步骤：
1、初始化Q-table ， Q(s,a)可以设为0
2、定义初始状态state，s
3、根据策略π选择动作action，a
4、实施动作action，a
5、计算实施动作a所获得的reward
6、更新Q-table
Q函数：学习动作值函数，返回某状态下执行某动作的未来期奖励望值
使用Bellman方程来更新Q-table
最终得到的是一个可以使用的Q-table
因为初始值都为0，无法决策，可以引入探索机制
1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示： 在Q-learning中，我们维护一...
结构 背景 Q-Learning with table Q-Learning with network 后记 背景...
Q-learning 决策: 根据Q表，选择reward较大的action. Q-learning 更新: 代码如下
Q-learning Sarsa Sara-lambda
在强化学习中，Sarsa和Q-Learning很类似，本次内容将会基于之前所讲的Q-Learning的内容。 目录...
Keywords: Q-learning(radical)、Sarsa(conservative)、egreedy...
Sarsa Sarsa的学习过程和Q-Learning基本一样，不同的地方是Q-Learning在走下一步的时候是...
1 - Overview Q-learning is expensive because it takes man...
论文题目：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 所...
论文题目：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable M...
本文标题：Q-learning
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ibbephtx.html
网友评论