平面设计师常用网站,成都网站建设与维护,wordpress安装七牛云,浏览器网址导航Q学习是一种强化学习算法#xff0c;用于指导代理#xff08;Agent#xff09;在给定环境中如何采取最优行动。它通过学习状态中的行动价值来实现#xff0c;属于从与环境的交互中学习#xff0c;通过尝试和错误#xff0c;以实现目标的机器学习算法。
下面是Q学习工作原…Q学习是一种强化学习算法用于指导代理Agent在给定环境中如何采取最优行动。它通过学习状态中的行动价值来实现属于从与环境的交互中学习通过尝试和错误以实现目标的机器学习算法。
下面是Q学习工作原理的概述 目标Q学习的主要目标是学习一个策略告诉代理在什么情况下采取什么行动。它不需要环境的模型使其成为一种无模型方法并且能够处理具有随机转移和奖励的问题无需调整。 Q值动作值函数Q学习的核心是Q值函数记为Q(s,a)。这个函数给出在状态s下采取行动a的价值考虑到长期回报。目标是在每个状态的所有可能行动中最大化这个函数。 Q学习公式算法的核心基于贝尔曼方程使用以下方程更新状态-行动对的Q值其中 s 是当前状态a 是当前行动′s′ 是采取行动a后的新状态′a′ 是从状态′s′可能采取的行动r 是从s移动到′s′后收到的立即奖励α 是学习率0 α ≤ 1γ 是折现因子0 ≤ γ 1模型化未来奖励的重要性。 学习过程代理在一系列的事件中与环境交互。在每一步中代理 观察当前状态根据当前Q值派生的策略选择一个行动例如ϵ-贪婪策略执行行动并接收奖励观察新状态根据收到的奖励和最大未来奖励使用Q学习公式更新之前的状态-行动对的Q值重复这个过程直到达到终止状态。 策略一旦Q值被充分学习可以通过为每个状态选择最高Q值的行动来派生策略。
