Q-learning和Sarsa的区别

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强化学习9-Deep Q Learning

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么状态价值函数就表示为 v(s)≍f(…

Solr中的q与fq参数的区别

转自:搜索系统5:Solr中的q与fq参数的区别在那儿 1.对结果排序有影响今天遇到一个问题,把相同的参数比如name:张三,放到q与fq,两者返回的结果完全不一样. 经过debug发现,原因是这两个参数是solr查询的不同阶段使用的,所以结果不一样. 如果用于q.那么,就会查所有name中包含"张三"的,然后order by score,这时就会按name的相似度来排序. 而如果用fq,q设置为*:*.那么solr会先order by score,而因为条件是*:*,所以所有文档的…

如何用简单例子讲解 Q - learning 的具体过程？

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. 2017年06月05日更新,最近重写了一遍代码,Flappy Bird Q-learning.你可以在这里试着训练一下,加到最大帧数,在一两分钟内就可以达到10+的分数. 原答案: 最近看到了一个回答.答主用汇编语言写了一个flappy bird并在其之上加了一个Q-learning的算法让…

强化学习_Deep Q Learning(DQN)_代码解析

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题. 一.导入需要的包和定义超参数 import tensorflow as tf import numpy as np import gym import time import random from collections import deque ##################### hyper parameters #################### # Hyper Para…

增强学习（五）----- 时间差分学习(Q learning, Sarsa learning)

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型状态值函数的估计是相互独立的只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型它不局限于episode task,可以用于连续的任务本文介绍的时…

perl q qq qr qw qx 区别与使用方法

1.q 相当于单引号' ' 转义字符无效 q可以使用()[] {} // ,, 2.qq 相当于" " 转义字符有效 qq可以使用()[] {} // ,, 3.qw 相当于 ('' ,'' ,' ')在每一个单词上添加 ' ' 转义字符无效 qw可以使用()[] {} // ,, qq 和qw 区别,qq赋给数组是整体赋给数组的一个元素,而qw则会每个单词算作一个数组元素 4.qr 相当于创建正则 qr// 5.qx 执行外部程序相当于`` #!/usr/bin/perl…

q和blockquote标签的区别

q用来分离文本中的引语,定义一个短的引用.该标签会对引用的文本加双引号,一般情况很少用,博客论坛系统会用得多一些: blockquote用于对长文本的引用,用来定义一段引语,标签内的内容会自动有缩进: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title&…

Q-learning和Sarsa的区别

Q-learning是off-policy,而Sarsa是on-policy学习. Q-learning在更新Q table时,它只会需要Q值最大,但是不一定会选择使这个Q值最大的动作,因为选择哪个动作是由其他的策略决定的,但是Sarsa在更新Q table时,不一定是Q最大的那个,而且接下来会选择此Q对应的action.Q-learning属于勇敢型,无论前方的路上有什么危险,它都会直接走过去,而Sarsa比较保守,一般只是会远远的躲过危险.…

deep Q learning小笔记

1.loss 是什么 2. Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,相近的状态得到相近的输出动作.如下式,通过更新参数 θθ 使Q函数逼近最优Q值深度神经网络可以自动提取复杂特征,因此,面对高维且连续的状态使用深度神经网络最合适不过了. DRL是将深度学习(DL)与强化学习(RL)结合,直接从高维原始数据学习控制策略.而DQN是DRL的其中一种算法,它要做的就是将卷积神经网络(CNN)和Q-Learning结合起来,CNN的输入是原始图像数据(作为状态State),输出则是每个动作Act…

To discount or not to discount in reinforcement learning: A case study comparing R learning and Q learning

https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling96a-html/node26.html [平均-打折奖励] Schwartz [106] examined the problem of adapting Q-learning to an average-reward framework. Although his R-learning algorithm seems to exhibit convergence p…