显哥无敌
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Q-Learning笔记

emmmmm，被迫强化学习
强化学习的思想其实很好理解啦，通过不断和环境交互，来修正agent的行为，得到agent在不同state下应该采取什么action，来得到最大化的收益。
这里强推一下这个知乎博主
https://www.zhihu.com/column/c_1215667894253830144
真的是用大白话把我给讲懂了，搜别的动不动上来这个公式那个理论的，真的是一脸懵逼。。。。。。（理解流程之后你去看那些公式发现其实也没那么难懂）
先看一下Q-Learning的算法流程，然后一一解释，这里借用一下莫凡python的流程图：
Q-Learning笔记_第1张图片

首先要说的是你要有一个基础化的Q表的，否则你毛都没有，agent怎么给你下一状态s’的指导意见呢，是吧，这一步说明对应第一行Initialize
然后episode我搜了一下是step的集合，即从游戏开始到游戏结束的每一步集合，s是游戏的初始状态
下面是要说的就是off-policy和on-policy的问题了
关于这两者的定义，我是参考了这一篇文章：
Q-Learning笔记_第2张图片

所谓的off-policy和on-policy的区别其实就是生成数据和为了保证收益最大更新Q表阶段所采取的策略是否一致，以Q-Learning为例，你玩游戏的时候当然选的action是已经训练好的Q(s,a)里面值最大的那个是吧，这个叫做目标策略

目标策略（target policy）：智能体要学习的策略

但是我们说了初期的Q-表是随机给的，他需要很多轮去训练，去收敛，于是要求我们在take-action的时候遍历某一个状态下所有可能的动作，于是这个就叫做

行为策略（behavior policy）：智能体与环境交互的策略，即用于生成行为的策略

当这两者一致的时候就是on-policy，不一致就是off-policy
现在来考虑，在训练的时候，智能体选取的是eplison-greedy策略，即我有一定概率选取现在在我q表里action值最大的那个动作，但是不一定，我也可以选其他动作，那么包括后续过程包括状态和动作都会不一样，这样就实现了不同动作探索的可能性
通过不断地玩，Q表会不断收敛，到了玩的时候就会根据Q-table在目标策略下进行游戏，以获得较大的收益。
所以Q-Learning是一个off-policy算法，因为这两个阶段的policy完全不同

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