Q-LEARNING 第5页

[强化学习总结4] DQN

风可。·2023-01-14 11:25

（CQL）Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning

Abstract\qquad在大规模、现实世界应用中，强化学习如何有效利用庞大的、历史收集的datasets是一个关键挑战。Offline RLOffline\;RLOfflineRL算法旨在利用previously−collectedpreviously-collectedpreviously−collected、static datasets without further inte

卉卉卉大爷·2023-01-13 16:04

Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning

ConservativeQ-LearningforOfflineReinforcementLearning要解决的问题离线强化学习中数据集和学习策略之间的分布偏移导致值高估问题，对大型静态数据集学习效率低问题。由于π被训练为最大化q值，它可能会偏向具有错误的高q值的out-distribution(OOD)动作。在标准的RL中，这种错误可以通过在环境中尝试一个动作并观察它的实际值来纠正。然而，由于

石磅溪涧·2023-01-13 16:02

强化学习Q-Learning算法

强化学习Q-Learning算法前言基本概念基本概念递推关系Q-learning基本原理注意事项局限性仿真前言学习这个算法有一段时间了，但是因为自己犯懒一直没有整理。

Peaceful-Boy·2023-01-13 07:42

强化学习之DDPG

大家都很熟悉的算法有Q-learning(DeepQLearning)、SARSA，但是这两种方法针对的动作空间都是离散的，即有限的。从Q-learning到DQN，不

Madazy·2023-01-13 07:10

记录：简单实现CliffWalking环境下的Q-learning和Sarsa方法

本文仅做记录，因本人Python尚未精通，强化学习更是一知半解，但跟着周博磊老师的《强化学习纲要》系列课程学习一段时间，照猫画虎用Python写出在CliffWalking下寻找最优路径的Q-learning

嚯口小茶·2023-01-11 07:59

【RL】策略梯度（VPG）与Actor-critic的思想与推导

以Q-Learning、DQN为代表，这个系列的算法学习最优动作值函数Q∗(s,a)Q^*(s,a)Q∗(s,a)的近似函数Qθ(s,a)Q_\theta(s,a)Qθ(s,a)。

爱吃猫的小鱼干·2023-01-09 07:00

增强式学习：如何使用Q-Learning算法训练围棋机器人

我们在标题中提到Q-Learning，它实际上是一种使用上面网络进行训练的算法流程。

tyler_download·2023-01-08 09:45

机器学习之Grid World的Q-Learning算法解析

来自Github开源项目的基于GridWorld游戏的Q-Learning算法Github地址：https://github.com/rlcode/reinforcement-learning/tree

番茄大圣·2023-01-08 09:15

【强化学习】Q-Learning 案例分析

蓝色蛋黄包·2023-01-08 09:12

【强化学习】 Q-Learning

蓝色蛋黄包·2023-01-08 09:42

【学习】Q learning、Q-learning for continuous actions、关于深度学习的猜想

文章目录一、Qlearning评估状态值函数Vπ(s)MCTDdoubleDQNduelingDQNprioritizedreplymulti-stepnoisynetdistributionalrainbow二、Q-learningforcontinuousactions三、关于深度学习的猜想一、Qlearningvalue-based的方法，评论家不会直接决定行动。给定一个演员π，它评价这个演

Raphael9900·2023-01-08 09:10

华师大机器学习2021期末考试题

叙述批处理的K-means算法流程2.请写出二分类的支持向量机在线性不可分情况下的目标函数以及优化函数3.根据如下贝叶斯网络，判断下面说法是否正确4.高斯混合模型的表示以及使用EM算法求解的流程5.叙述Q-learning

可可亚西村的橘子·2023-01-08 07:36

深度强化学习方法：价值迭代法

目录计算状态价值和动作价值步骤：价值迭代方法实践Q-learning方法实践计算状态价值和动作价值步骤：以上只是结论，此方法有几个局限性：1.他只限于状态空间是离散的问题，并且要足够小，才可以多次迭代2

.breeze.·2023-01-05 19:13

强化学习-01--Q-learning，Sarsa

Q-learning，Sarsa这一个多月想把强化学习的几种算法再重新学习一遍，与前几次一样，这次也有新的收获。我写这篇文章就是想把我这次学习的收获，记录下来，同时也分享给大家。

weixin_45650561·2023-01-04 23:53

RL（七）Sarsa和Q-learning

1.2Sarsa算法原理1.3Sarsa算法流程2、Q-learning算法2.1Q-learning算法的引入2.2Q-learning算法原理2.3Q-Learning算法流程3、总结前面一篇文章我们已经讲了时序差分的基本内容和预测问题的求解办法

偏执狂_tao·2023-01-04 23:22

强化学习基础 | (7) 时序差分离线控制算法Q-Learning

原文地址作者：刘建平在时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning

CoreJT·2023-01-04 23:21

Matlab代码实现强化学习(Reinforcement Learning) 二维迷宫探索——Q-learning与SARSA对比

前一篇文章https://blog.csdn.net/qq_35694280/article/details/106446214介绍了使用Matlab代码如何利用Q-learning或者SARSA在一维空间实现探索

玄在天涯·2023-01-04 23:16

[转载]Reinforcement Learning：Sarsa和Q-learning

Q-learning算法Q-learning算法则是一个off-policy的方法，其原始策略和值函数更新策略不一致，同样的也不需要进行采样一个轨迹进行策略更新，和Sarsa算法不一样的是，Q

Love_marginal·2023-01-04 23:15

离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) IQL(Implicit Q-learning)算法详解与实现

[更新记录]论文信息：IlyaKostrikov,AshvinNair,SergeyLevine:“OfflineReinforcementLearningwithImplicitQ-Learning”,2021;arXiv:2110.06169.本篇论文由伯克利SergeyLevine团队的IlyaKostrikov以第一作者提出，发表在ICLR2022顶会上,并被确定为Poster，接收意见是

@RichardWang·2023-01-04 23:44

强化学习之 Q-Learning与SARSA

importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimporttime#定义一个类，对格子宽高和智能体的初始位置进行定义classEnv():def__init__(self,length,height):#definetheheightandlengthofthemapself.length=lengthself.height=height#definetheage

@开水白菜·2023-01-04 23:13

一文搞懂sarsa和Q-Learning的区别

好久没写这个系列了，主要是最近在忙其他事情，也在看一些其他的闲书，也是荒废了，有点可惜，后面还是得慢慢更新。1、sarsa是个什么强化学习的基础算法QLearning上次写了下，写了一些伪代码，希望可以看的懂，这篇文章继续写一下sarsa，也是基础算法，所以即使不懂也无所谓，别太难为自己。SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一种基于强化学习的算法，与Q-

香菜+·2023-01-04 23:42

强化学习中Sarsa与Q-learning的区别

最近在学习强化学习，Sarsa和Q-learning作为强化学习中较为经典的的方法，两者之间有一定的相似之处，但又有较大的区别，能够很好的区分两种方法对区分on-policy和off-policy，以及之后对强化学习的进一步学习都很有帮助

yf_programmer·2023-01-03 23:29

深度强化学习-Q-learning解决悬崖寻路问题-笔记（三）

Q-learning解决悬崖寻路问题悬崖寻路问题Q-learning原理简介Q-learning代码为什么epsilon要逐渐衰减？epsilon如何衰减，代码怎么实现？

wield_jjz·2023-01-03 23:59

【零基础强化学习】100行代码教你训练——基于SARSA的CliffWalking爬悬崖游戏

基于SARSA的CliffWalking爬悬崖游戏写在前面showmecode,nobb结果展示SARSA与Q-learning写在最后谢谢点赞交流！

南城果宝·2023-01-03 23:27

【强化学习】悬崖寻路：Sarsa和Q-Learning

前言本篇博文通过悬崖寻路这一实例来实现Sarsa和Q-Learning算法。相关代码主要参考自PARL强化学习公开课。.

zstar-_·2023-01-03 23:26

强化学习的学习之路（十五）_2021-01-15: Sarsa和Q-learning及其Python实现

作为一个新手，写这个强化学习-基础知识专栏是想和大家分享一下自己学习强化学习的学习历程，希望对大家能有所帮助。这个系列后面会不断更新，希望自己在2021年能保证平均每日一更的更新速度，主要是介绍强化学习的基础知识，后面也会更新强化学习的论文阅读专栏。本来是想每一篇多更新一点内容的，后面发现大家上CSDN主要是来提问的，就把很多拆分开来了（而且这样每天任务量也小一点哈哈哈哈偷懒大法）。但是我还是希望

Chou_pijiang·2023-01-03 19:57

【强化学习】Sarsa算法详解以及用于二维空间探索【Python实现】

Sarsa算法Sarsa算法，是基于Q-Learning算法。改动其实很小。

肥宅_Sean·2023-01-03 19:56

强化学习-Q-learning FrozenLake-V0 实现

Q-learning算法是比较经典的强化学习入门算法，本文以FrozenLake-V0为例，介绍Q-learning的相关实现。

蓑雨春归·2022-12-31 15:25

用Python走迷宫｜Q-Learning｜强化学习

Q-Learning走迷宫上文中我们了解了Q-Learning算法的思想，基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo，本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。

二哥不像程序员·2022-12-31 00:25

基础的强化学习(RL)算法及代码详细demo

文章目录一、Sarsa(悬崖问题)1.1CliffWalking-v0环境介绍1.2Sarsa算法流程1.3具体代码1.4演示效果二、Q-Learning(悬崖问题)2.1CliffWalking-v0

Promethe_us·2022-12-30 18:09

深度学习5

▪对Q-learning方法做同样的事情。状态的最优价值等于动作所获得最大预期的立即奖励，再加上下一状态的长期折扣奖励。你可能还会注意到，这个定义是递归的：状态的价值是通过立即

clayhell·2022-12-29 22:42

AICS188-Project6-Q1-Q3

一、问题描述1.总述本项目的任务是实现价值迭代和Q-learning。首先在Gridworld(值迭代)上测试智能体，然后将它们应用到模拟机器人控制器(Crawler)和Pacman。

咔叽布吉·2022-12-29 12:21

Q-Learning与Deep Q-network

对于状态价值步骤如下：对于动作价值步骤如下：存在的问题：获得优质状态转移动态的估计所需的样本数量，状态空间需要足够小将问题限制在离散的动作空间中我们很少能知道动作的转移概率和奖励矩阵2表格Q-learning

执妄·2022-12-29 12:20

Q-Learning技巧及其改进方案

【DataWhale打卡】第四次任务，主要是重新学习一下李宏毅的Q-learning部分的知识，推导很多。之前看的时候就是简单过了一遍，很多细节没有清楚。

*pprp*·2022-12-29 12:17

value iteration和Q-learning算法

Valueiteration和Q-learning构成了强化学习(ReinforcementLearning,RL)的两个基本算法。

半月夏微凉·2022-12-29 12:17

[经典论文分享]QMIX: 基于值学习的多智能体强化学习协作算法

这两个问题导致单智能体强化学习算法，如Q-learning，难以直接应用到多智能体系统中。

普通攻击往后拉·2022-12-29 00:12

强化学习-DQN和AC算法

DQNDQN是指基于深度学习的Q-learning算法，主要结合了价值函数近似(ValueFunctionApproximation)与神经网络技术，并采用了目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。

数据铁人·2022-12-28 23:59

强化学习之DQN

DQN算法上一节课讲到的Q-learning算法存在一定的缺点，那就是在大范围状态空间中的数据处理能力不足。

哇咔咔FF·2022-12-28 23:56

强化学习算法：AC系列详解

文章目录ACA2CA3CReferencesACActor-Critic算法分为两部分，actor的前身是policygradient，它可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作，value-based的Q-learning

困比比·2022-12-28 23:25

强化学习&基于值6.4 | Deep Q-Learning 算法伪代码

LEARN和SAMPLE流程并非相互依赖，可以完成多个取样步骤然后完成一个学习步骤或者具有不同随机批次的多个学习步骤。phi表示预处理和堆叠图像操作；

ASKCOS·2022-12-26 23:03

利用Q-learning解决Cliff-walking问题

利用Q-learning解决Cliff-walking问题一、概述1.1Cliff-walking问题悬崖寻路问题是指在一个4*10的网格中，智能体以网格的左下角位置为起点，右下角位置为终点，通过不断的移动到达右下角终点位置的问题

玄学关门大弟子·2022-12-26 23:02

Q-learning

作者：牛阿链接：https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。问题分析我们可以通过强化学习（reinforcementlearning）来解决小鸟怎么飞这个问题。强化学习中有状态（state）、动作（action）、奖赏（reward）这三个要素。智能体（

在路上@Amos·2022-12-26 23:31

强化学习算法Q-learning学习

Q-learning是一个典型的表格型off-policy强化学习方法。

TCCCLY·2022-12-26 23:29

【强化学习】《Easy RL》- Q-learning - CliffWalking（悬崖行走）代码解读

目录0.前言1.超参数2.训练2.1初始化环境和智能体2.2智能体选择动作2.3环境接收动作并反馈下一个状态和奖励2.4智能体进行策略更新（学习）3.结果处理3.1模型保存3.2模型读取3.3模型测试0.前言本篇博客的代码来源于蘑菇书《EasyRL》Q学习部分的悬崖行走实战部分，本人在学习的同时对代码进行完整的解读，如有错误之处，烦请指正。Easy-RLgithub：https://github.

None072·2022-12-26 23:58

Q学习（Q-learning）简单理解

第1节Q-learning逐步教程本教程将通过一个简单但又综合全面的例子来介绍Q-learning算法。该例子描述了一个利用无监督训练来学习未知环境的agent。

qq_39429669·2022-12-24 15:00

【MATLAB教程案例66】基于Q-learning强化学习的智能体栅格地图路线规划matlab仿真

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.Q-learning强化学习3.matlab编程实现

fpga和matlab·2022-12-22 21:01

基于价值的学习算法

基于价值的学习算法1.背景2.算法介绍3.算法过程4.总结5.参考1.背景本博客主要介绍了两种基于价值的强化学习算法，Sarsa算法和Q-Learning算法,并总结了两种方法的异同点。

Bruce-XIAO·2022-12-22 12:26

从零搭建强化学习DQN框架

利用DQN框架完成倒立摆调节1、从Q-Learning到DQNQ-LearningDQN2、PARL框架3、利用Python进行PARL框架移植依赖库神经网络框架经验池类的创建模型Model类的创建DQN

养猪界大亨·2022-12-22 08:04

强化学习基础知识笔记[6] - DQN

DQN算法引入DQN算法在Q-Learning算法上改进而来，具体改进三点：利用卷积神经网络逼近行为值函数该逼近方法属于非线性逼近。此处的值函数对应一组参数，为神经网络中每层网络的权重，用θ表示。

AaronXueNF·2022-12-22 08:59

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