Critic网络继承了Q-learning的传统，依然可以逐步更新。首先导入需要的包，这没什么好说的。

本文将介绍在OpenAI的gym环境下，使用TensorFlow实现Q-learning算法，从而玩倒立摆游戏的流程。深度强化学习(DRL)强化学习(Reinforcementlearning，RL)

Valuebased的典型方法则是Q-learning方法，Actor-Critic则是Valuebased和Policybased方法相结合，它

1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（ReinforcementLearning,RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中，当前的行动不仅会影响当前的rewards，还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于：基本是以一种闭环的形式；不会直接指示选择哪种行动（actions）；一系列的act

Q-learning是说到不一定做到的类型所以是off-policy，Sarsa是说道一定做到类型所以是on-policy。

一策略梯度法前面部分的算法都是基于值函数，无论是策略迭代，还是Q-Learning，只要能够得到精确的值函数，就可以使用Bellman公式求出最优策略迭代。

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可；对于正在训练的模型，我们通常将目标值（真实行动带来的反馈）和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用

本文中提到的论文应用环境以及代码均来自论文《SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning》，对于应用场景和其他公式的分析见我的此篇文章强化学习的基本概念：强化学习的主体：环境、代理agent强化学习中的数据量：状态state、动作/行为action、奖励reward强化学习的目标：找到能使长期累计

本文作者：hhh5460本文地址：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10159331.html特别感谢：本文的三幅图皆来自莫凡的教程https://morvanzhou.github.io/pandas是基于numpy的，但是两者之间的操作有区别，故在实现上述算法时的细节有出入。故记录之几点说明：1).为了更好的说明问题，采用最简单的例一。2).分离了环境与个体，

@[TOC](Q-learning(off-policy):用来训练最优动作价值函数)本笔记整理自(作者:ShusenWang):https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx

标题：OfflinereinforcementlearningwithimplicitQ-Learning文章链接：OfflinereinforcementlearningwithimplicitQ-Learning代码：ikostrikov/implicit_q_learningopenreview：OfflineReinforcementLearningwithImplicitQ-Learni

_学习记录…有错误感谢指出首先介绍BootStrapping概念：直译：通过拉自己的鞋带把自己举起来机器学习内内涵：在更新过程中，用自己估算的值去更新自己，也就是利用自己预测的结果更新自己。原始DQN更新方式：从replaybuffer取出一个sample，(st,at,rt,st+1)(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})(st,at,rt,st+1)更新DQN的参数wTDTarget:yt

doubleQlearning+DQN的合成算法。论文主要有5点贡献：一是DQN会对动作的价值过估计。二是过估计是有害的。三是doubleQlearning可以减少过估计。通过评估网络和动作选择网络解耦实现的。四是提出了三层卷积+FC的DoubleDQN算法结构和参数更新公式。五是证明了DoubleDQN是有效的。相比于DQN主要改进在一点：看到里边的两个Q中的θ是不一样的。一个是target的n

BalancebetweenMCandTD)NoisyNet(onActionvsonQ-function)DistributionalQ-functionRainbowTipsofQ-Learning接下来要讲的是训练Q-learning

Q-Learning，代表一大类相关的算法。

在DQN提出之前，强化学习与神经网络的结合遭受着不稳定和发散等问题的困扰。DQN做了以下改进：（1）使用memoryreplay和targetnetwork稳定基于DL的近似动作值函数；（2）使用reward来构造标签，解决深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习的问题标准DQN利用max操作符使得目标值过高估计，于是下面这篇文献提出了DoubleDQN用于平衡值估计。DeepReinforcem

强化学习DQN（DeepQ-Learning）、DDQN（DoubleDQN）_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数：J(ω)=E[(R+γmax⁡a∈A(S′)q^(S′,a,ω)−q^(S,A,ω))2],J(\omega)={\rmE}\left[{{{\left({R+\gamma\mathop{\max}\limits_{a\in{\rmA

Q-learningimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromcollectionsimportdefaultdictclassQlearning():def__init__(self,action_dim,cfg):self.action_dim=action_dimself.lr=cfg.lrself.gamma=cfg.gammaself.sample_

第六章DQN基本概念关键词DQN(DeepQ-Network)：基于深度学习的Q-learning算法，其结合了ValueFunctionApproximation（价值函数近似）与神经网络技术，并采用了目标网络

前言:本文算是个人笔记，如有不足或需要讨论的，欢迎交流，邮箱即QQ。有大佬知道如何搭网络的（如多少层和每层多少个神经元等参数怎么调），求请教。。照例顶封面：new2.jpg强化学习简介：image.pngQ-Learning是强化学习方法的一种。要使用这种方法必须了解Q-table（Q表）。Q表是状态-动作与估计的未来奖励之间的映射表，如下图所示。（谁会做个好图的求教=-=）image.png纵坐

value-based&policy-basedvalue-based：通过建模训练Q(s,a)，测试时基于s选取使Q值最大的a典型算法：Sarsa、Q-learning、DQNpolicy-based

文章目录强化学习（ReinforcementLearning）算法一：Q-Learning算法二：SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法三：DQN（DeepQ-Network

目录一.算法介绍二.算法原理三.代码实现[1]参考一.算法介绍DQN算法，英文名为DeepQNetwork，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q-learning。

DQN的算法流程：Q-leaning和DQN的区别与Q-Learning相比，DQN主要改进在以下三个方面：（1）DQN利用深度卷积网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)

1DQN简介1.1强化学习与神经网络该强化学习方法是这么一种融合了神经网络和Q-Learning的方法，名字叫做DeepQNetwork。

DQN将深度卷积神经网络与最简单的强化学习方法(Q-learning)相结合。相比于Q-Learning，DQN做的改进：一个是使用了卷积神经网络来逼近行为值函数，一个是使

一个最简单的例子：https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/80905202深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI：https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78556998最简单例子代码：importnumpyasnpimportpandas

强化学习强化学习强化学习的交互过程强化学习-贝尔曼方程总结Q-learning算法FlappyBird游戏DeepQ-Network实现方法构建模型强化学习强化学习：是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动

蒙特卡洛法与时序差分的区别4、on-policy与off-policy的区别5、Q-learning6、SARSA7、sarsa(0)、sarsa(1)、sarsa(lambda)的比较8、SARSA与Q-learning

莫烦Python代码实践（一）——Q-Learning算法工程化解析声明一、Q-Learning算法是什么？

介绍例子的环境是一个一维世界,在世界的右边有宝藏,探索者只要得到宝藏尝到了甜头,然后以后就记住了得到宝藏的方法,这就是他用强化学习所学习到的行为。#先定义qtable再定义如何去选择行为，再不断地更新#表格是表示寻宝者在每一个位置的选择的概率importnumpyasnpimportpandasaspdimporttimenp.random.seed(2)#产生伪随机数列每次产生都是一样的#see

黄色的是宝藏，走到就会得到reward=1黑色是黑洞，走到就会reward=-1maz_env.py是整个迷宫环境的程序，用的tkinter代码见https://github.com/skyerhxx/Q-learning-maze项目结构参考借鉴：莫烦python

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现文章目录深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现前言理论什么是Q-Learning算法学习率折扣因子初始条件例子代码基础版走迷宫示意图升级版走迷宫示意图完整代码前言这几天稍微闲下来

【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】本文主要做了两件事情将上篇文章中得弱智般的treasureonright问题，扩张到二维。且将teasure位置随机。

上回使用Q-Learning实现了一维环境里的寻宝问题，接下来将其扩展到二维环境。与一维环境中仅能左右移动不同，探索者可以在二维环境里进行上下左右四个方向移动。

1.Q-learning（DQN）StateValueFunction首先我们要介绍的就是Q-learning的方法，Q-learning是一种value-based的方法，在这一类的方法中我们不需要进行策略的学习

#本来是不想写这章的，因为Willing不确定这章对于我们项目是否会有帮助(￣△￣；)，或者Willing凭直觉来看这章的帮助将会很小，但还是写了一写，这章目测要用到OpenAi的Gym库，这个因为Willing的Python版本问题，暂时没跑出来结果（后文会讲），但还是把代码给大家放上去。总的来说，还是感觉写一写能好些，之前参与过CNN的项目，这个也算是Willing遇见的第二种神经网络了(・-

Q-Learning是一种决策过程，也是RL种最最基础的一门算法，这块b站的莫凡大神的视频我个人认为讲的不是很清楚，所以我找了唐宇迪的视频进行学习，本节课我会先给大家讲Q-Learning的过程，再给大家放上代码

这一章算法，恐怕是最简单的一章算法了，因为用一句话来说，Sarsa就是Q-Learning的孪生兄弟一样！这句话怎么理解呢？

目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

强化学习（一）：Q-learning，附源码解读Q-learning强化学习与有监督学习和无监督学习为机器学习的三个方向，它主要解决的是决策问题，尤其是连续决策问题。

Algorithm3.TheSARSAalgorithm.1:Letbeasetofstates,and(),∈,beasetofactionsavailableinthestate.2:Initialize(,),∈,isnotterminal,∈()arbitrarily3:Initializeand4:foreachgamedo5:Initializeanonterminalstate0at

本文是对APainlessQ-learningTutorial(一个Q-learning算法的简明教程)中的强化学习教程做的Python代码实现代码框架参考【莫烦Python】强化学习ReinforcementLearning

关于q-learning算法，可参照以下博客，我只是复现作者的算法，如有错误，请私信改正。

一、Q-learning算法更新提升的循环frommaze_envimportMaze#导入环境fromRL_brainimportQLearningTable#导入QLearning表#更新的功能defupdate

本篇使用强化学习领域经典的Project-Pacman项目进行实操，Python2.7环境，使用Q-Learning算法进行训练学习，将讲解强化学

强化学习Q-Learning学习笔记算法流程代码算法流程初始化Q值表，其实就是一个矩阵，行为状态，列为动作，矩阵中每个元素代表：状态s下执行动作a的折扣奖励也就是Q值。

DQN介绍DQN算法是在Q-learning基础上的改进，在Q-learning中必须存在一张Q表。当时当环境变得极其复杂时，Q表的数据量会相当大，更新过程会变得异常复杂。

CARLA是一个自动驾驶环境仿真软件（官网），自带pythonAPI，对于Q-learning或DQN来说，能从环境中及时获得反馈非常重要。

1损失函数：q-learning