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q-learning
什么是
Q-learning
?
答:
1. 什么是
Q-learning
?它是强化
学习
中的一种 values-based 算法, 最终是会学习出一个表格 Q-Table ,例如在一个游戏中有下面5种状态和4种行为,则表格为:这个表格的每一行代表每个 state,每一列代表每个 action,表格的数值就是在各个 state 下采取各个 action 时能够获得的最大的未来期望奖励。
Q-Learning
答:
Q-Learning
的核心是基于动态规划的Q函数,它犹如一个价值计算器,评估每个状态-动作对的长期收益(即状态-动作价值函数,Q-Fuction)。这个函数依赖于著名的Bellman方程,以两个输入——状态(s)和动作(a)——为基础,构建策略的基石。从零到优化的迭代之旅 起初,Q函数的每个单元格都是一片空白,...
Q-learning
算法
答:
Q-learning
是一个经典的强化
学习
算法。为了便于描述,这里依然定义一个“世界”:Q-table 是 Q-learning 的核心。它是一个表格,记录了每个状态下采取不同动作,所获取的最大长期奖励期望。通过此,就可以知道每一步的最佳动作是什么。Q-table 的每一列代表一个动作,每一行表示一个状态。则每个格子...
在
q-learning
中,所谓的q函数是指
答:
正确答案:A 答案解析:状态动作函数是一个通常用大写字母 Q 表示的函数,它是你可能处于的状态以及你可能选择在该状态中采取的行动的函数,将给出一个等于回报的数字。所以在
Q-Learning
中,所谓的Q函数是指状态动作函数 。选A选项
在
q-learning
中,所谓的q函数是指
答:
在
q-learning
中,所谓的q函数是指:状态动作函数。函数(function)的定义通常分为传统定义和近代定义,函数的两个定义本质是相同的,只是叙述概念的出发点不同,传统定义是从运动变化的观点出发,而近代定义是从集合、映射的观点出发。函数的近代定义是给定一个数集A,假设其中的元素为x,对A中的元素x...
什么是强化
学习
?
答:
1、
Q-learning
方法:Q-learning方法是基于状态的强化
学习
算法,主要用于离散状态空间的问题。其中,Q值表示对于任意状态和行动,期望未来的回报。通过不断更新Q值,得出最优策略。2、SARSA算法:SARSA算法是另一种基于状态的强化学习算法,也用于离散状态空间的问题。SARSA算法是一种在线学习算法,即在学习过程...
对
Q
-learing算法的见解
答:
对Q-learing算法的见解 一、 核心算法概述 a) Q 表的构建 此程序所用到的强化
学习
算法为经典的
q-learning
算法,我认为,q-learning算法的核心步骤为构建出一张q表,因为这张q表是智能体处于不同状态所采取相应策略的依据,只有q表构建的合理有效,才能保证智能体...
Q
学习
出自哪篇论文
答:
《计算机科学技术名词》第三版。Q
学习
(Qlearning)是2018年全国科学技术名词审定委员会公布的计算机科学技术名词。一种与模型无关的强化学习算法,直接优化一个可迭代计算的Q函数。
关于强化
学习
需要了解的知识
答:
虽然
Q-learning
是一种离线
学习
方法,其中Agent根据从另一个策略得到的行动a*学习价值,但SARSA是一个在线学习方法,它从目前的策略中获得当前行动的价值。这两种方法实施起来很简单,但缺乏一般性,因为无法估计出不可见状态的价值。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于强化学习的知识,通过这些知识我们不...
强化
学习
笔记(二):DQN与DDQN
答:
然而,DQN与Q Learning都存在将次优结果误判为最优的问题。为解决这个问题,DQN引入了策略选择与评估的分离,增强了多行为选择下的稳定性。DDQN在此基础上更进一步,它扩展了DQ Learning,引入了off-policy策略的影响,强化了目标网络的更新规则。每一步改进都旨在提升
学习
的准确性和效率。如果你对这些理论...
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