強化學習Q-learning 和 Sarsa
Q-learning
Q表示的是，在狀態s下采取動作a能夠獲得的期望最大收益，R是立即獲得的收益，而未來一期的收益則取決於下一階段的動作。
更新公式 Q(S,A) ← (1-α)*Q(S,A) + α*[R + γ*maxQ(S',a)], alpha 是學習率， \gamma 是衰減函式
Q learning 是一個off-policy 的RL 演算法.
Sarsa: on-policy 演算法
更新公式： Q(S,A) ← (1-α)*Q(S,A) + α*[R + γ*Q(S',a’)],
區別：Sarsa是保守的策略， Q-learning 是大膽，全域性最優的策略
參考連結：https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350
https://www.jianshu.com/p/29db50000e3f?utm_medium=hao.caibaojian.com&utm_source=hao.caibaojian.com
https://blog.csdn.net/qq_39004117/article/details/81705845
相關推薦
強化學習Q-learning 和 Sarsa
Q-learning Q表示的是，在狀態s下采取動作a能夠獲得的期望最大收益，R是立即獲得的收益，而未來一期的收益則取決於下一階段的動作。 更新公式 Q(S,A) ← (1-α)*Q(S,A) + α*[R + γ*maxQ(S',a)], alpha 是學習率，
時間差分方法Q-learning和sarsa的區別
原文連結：https://blog.csdn.net/qq_27514521/article/details/81146632 Q-learning和sarsa都是利用時間差分目標來更新當前行為值函式的。唯一不同的是在Q-learning中,行動策略(產生資料的策略)和要評估的策略不
強化學習-Q-learning
原文:https://www.jianshu.com/p/29db50000e3f?utm_medium=hao.caibaojian.com&utm_source=hao.caibaojian.com 1、Q-learning例子 假設有這樣的房間 如果將房間表示成點，然
王權富貴：強化學習Q-learning
參考文章：（感謝辛勤翻譯的小哥哥小姐姐誒） 作者: peghoty 出處: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9361915 本文是對 http://mnemstudio.org/path-fin
增強學習（五）----- 時間差分學習(Q learning, Sarsa learning)
接下來我們回顧一下動態規劃演算法(DP)和蒙特卡羅方法(MC)的特點，對於動態規劃演算法有如下特性： 需要環境模型，即狀態轉移概率PsaPsa 狀態值函式的估計是自舉的(bootstrapping)，即當前狀態值函式的更新依賴於已知的其他狀態值函式。 相對的
強化學習_Q-learning 算法的簡明教程
化學 learning 9.png nbsp AR mage ear bubuko learn 強化學習_Q-learning 算法的簡明教程
強化學習的歷史和學習部落格網址
強化學習推薦學習網站：莫凡部落格https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ 1.強化學習的歷史發展 1956年Bellman提出了動態規劃方法。
強化學習Q-leaning演算法之走迷宮
來自於莫凡大神的強化學習教程，今天學習了走迷宮的小例子。網站網址是：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-2-A-q-learning/ 程式碼如下，一些地方我做了註釋
基本概念:人工智慧,機器學習,深度學習,強化學習的區別和簡介
人工智慧(Artificial Intelligence)是最早提出的一個專有名詞,早在50多年前就有幾個電腦科學家提出了人工智慧的概念,希望可以製造出可以和人類擁有類似智慧的機器.幾十年來這個概念被不斷的擴散至各行各業.當然也就帶來了各種濫用,一些帶了些許自動化演算法的軟體
強化學習 Q學習原理及例子（離散）附matlab程式
原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 這篇教程通過簡單且易於理解的例項介紹了Q-學習的概念知識，例子描述了一個智慧體通過非監督學習的方法對未知的環境進行學習。 假設我們的樓層內共有5個房間，
強化學習 Reinforcement Learning 資料
1. 《機器學習》周志華著 第16章 2. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/introduction-to-reinforcement-l
強化學習學習筆記——介紹強化學習(reinforcement learning)
眾所周知，當AlphaGO戰勝了世界圍棋冠軍李世石之後，整個工業界都為之振奮，越來越多的學者意識到強化學習在人工智慧領域是一個非常令人exciting的。在此我就分享一下本人的強化學習學習筆記。 強化學習基本概念 機器學習可以分為三類，分別是 super
【強化學習】入門和資料
去年的alpha go到 alpha go zero 在到Alpha Zero， deeepmaid真的是不斷在刷分，追趕不及。核心還是深度學習+強化學習。感覺深度學習的發展已經逐漸進入冷卻期。N
如何區分監督學習(supervised learning)和非監督學習(unsupervised learning)
如何區分監督學習(supervised learning)和非監督學習(unsupervised learning) 機器學習的常用方法中，我們知道一般分為監督學習和非監督學習。（當然還有半監督） l 監督學習：監督學習，簡單來說就是給定一定的訓練樣本（這裡一定要注意，這個
【強化學習鍊金術】李飛飛高徒範麟熙解析強化學習在遊戲和現實中的應用
《強化學習鍊金術》Introduction第三講。 在這一課裡，Jim Fan會跟各位鍊金術師們聊一聊遊戲中的強化學習以及強化學習在現實生活中的應用。 一、遊戲與強化學習的淵源 遊戲是大家都喜歡的東西，而有一個群體尤甚：他們叫【程式設計師】。所以在人工智慧的發展歷
增強學習Q-learning分析與演示（入門）
一些說明、參閱 https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/1_command_line_reinforcement_learning/treasure_on_right.
【強化學習RL】model-free的prediction和control — MC, TD(λ), SARSA, Q-learning等
本系列強化學習內容來源自對David Silver課程的學習 課程連結http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 本文介紹了在model-free情況下（即不知道回報Rs和狀態轉移矩陣Pss'），如何進行prediction，即預測當
強化學習(五) - 無模型學習(Sarsa、Q-Learning)
上一節主要講了Monte-Carlo learning，TD learning。這兩個方法都是在給定策略下來估計價值函式V(s)。 但是我們的目標是想得到最優策略。 基於模型的策略優化過程分為策略評估和策略改進。從一個策略 π 和 v(s) 函式開始，先利用當前
深度學習 lab16 強化學習筆記(Q-learning sarsa flappy bird)
concept 三個主要概念：狀態State，行動action，獎勵reward 兩種強化學習的方法 1. Policy-Based(policy-gradient): 直接預測在某個環境下應該採取的action 適用範圍： 更通用，action種類非常多
強化學習(五)：Sarsa演算法與Q-Learning演算法
上一節主要講了Monte-Carlo learning，TD learning，TD(λ)。這三個方法都是為了在給定策略下來估計價值函式V(s)。只不過Monte-Carlo learning需要得到一個完整的episode才能進行一次v值更新，而TD lear