强化学习中的Q值和V值学习笔记

从程序员到外卖小哥 从程序员到外卖小哥 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 3.2k累计阅读 3.3k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄10年
关注
原创 2022-05-16 16:31:06 3.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
强化学习中Q值的概念 Q值通常表示为 (Q(s, a))，其中 (s) 表示环境的状态，(a) 表示在该状态下可能采取的动作。Q值的计算涉及到当前动作的即时奖励以及因该动作导致的状态转移而获得的未来奖励的预期值。Qsarγmax⁡a′Qs′a′Qsarγa′max​Qs′a′( r ) 是采取动作 ( a ) 时获得的即时奖励。γ\gammaγ是折扣因子，用于调节未来奖励的当前价值，通常取值在 0 到 1 之间。 阅读详情

Q值和V值

V值代表的是当前这个状态所能获得的奖励，之前一直不理解，今天读了一篇文章搞懂了，什么是V值呢，大白话来讲就是从当前状态出发，会面临多个动作的选择，我们每选一个动作，会进入新的状态，这样就好比一棵超多分支的多叉树，我们需要从当前这个状态出发，把每一条路都走一遍，然后记走这一条路获得的奖励，然后求所有路的均值。这样一来，如果V(s)的值非常小，我们就知道到了这个状态以后很难获得高奖励，所以就避免进入这个状态，或者最好进入比这个V值更大的状态。但是，这个V值是跟策略有关的，例如不同的策略下，选择不同动作的概率不一样，我们求平均值的时候就得算加权平均，这样V值就会受策略的影响了。

Q值和V值很类似，都是把所有可能走一遍，求获得的奖励的加权平均值。Q值是在当前状态下选取某个动作可能获得的奖励。Q值和策略没有直接相关，而是与环境的转移概率有关。
image-20220516155943437

V值和Q值的关系：一个状态的V值，就是这个状态下所有动作的Q值，在当前策略下的期望。

image-20220516154939633
V值 = 累加（求期望） {每个动作的概率 * 该动作Q值 }

选择了一个动作之后，会进入新的状态，并获得奖励。Q值的获得和进入的下一个状态有关，所以Q值可以通过V来计算

image-20220516155943437
Q值=当前动作获得的奖励+折扣率*期望（累加）{状态转移概率*下一状态V值} 图片标反了

但我们平时更多用到的是状态到状态，也就是V到V的计算。

image-20220516160145391
将Q值的计算替代到V值的计算中即可
其实就是贝尔曼公式嘛，这下总算看明白了。

这个知识点是从知乎看明白的，把原地址贴上来，欢迎交流！

如何理解强化学习中的Q值和V值？ - 张斯俊的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/109498587

收录于
强化学习笔记

当前文章被收录于：

强化学习笔记
1 篇文章 0 人学习

记录一下强化学习的知识点，我好笨啊！

订阅专栏 查看详情
标签
#学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
强化学习MCTS中的Q（Q-Value）和p（Policy） Q值（预期回报）和P（概率分布）在强化学习和MCTS中共同作用于指导搜索过程和制定策略以最大化预期回报。 阅读详情

相关推荐

强化学习(RL)学习笔记（一）MDP，V值，Q值

强化学习（RL）学习笔记（一）MDP 本人在研究生阶段选择通过深度强化学习实现自动驾驶作为毕业项目，今后将分享一些在学习强化学习过程中的心得，还请各位大牛多多指教。学习过程中的参考文献及链接将附在每篇文章的结尾。 什么是强化学习 强化学习，就是使我们的智能体Agent获得独立自主的完成某项任务的能力。智能体学习和做出行动的地方，就是我们的环境。这些Agent在于环境互动的过程中，会因为不同的行为产生不同的奖励Reward，在与环境的不断交互中不断改进。 如图，感知-行动-学习循环（perception-ac

qq_42715079的博客 5354

【强化学习入门】四.强化学习中的V值和Q值

VVV值定义：评估状态的价值，我们称为VVV值。它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态得到总的奖励的期望。VVV值计算：就是要计算当前状态SSS到最终状态，得到总的奖励的期望值。通俗来说就是：从某个状态，按照策略π\piπ，走到最终状态时，最终获得奖励总和的平均值（奖励期望），就是VVV值。【举例】以下图为例，从状态s0s_0s0​开始可以执行两个动作，分别是a1a_1a1​和a2a_2a2​。从状态s0s_0s0​开始，执行动作a1。

计算机科研杂货铺 1万+

强化学习 Q值和V值区别

强化学习有例子 有问题 解释的非常清楚

qq_36907456的博客 1778

强化学习中的Q值和V值

定义 - 评估动作的价值，我们称为Q值：它代表了智能体选择这个动作后，一直到最终状态奖励总和的期望 评估状态的价值，我们称为V值：它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态的奖励总和的期望 价值越高，表示我从当前状态到最终状态能获得的平均奖励将会越高

waski的博客 2312

手把手教你理解强化学习中的V值与Q值更新（附贝尔曼方程推导）

本文深入解析强化学习中的V值与Q值概念，详细讲解贝尔曼方程的数学推导及其在价值迭代和策略迭代算法中的应用。通过网格世界示例和Python代码实现，手把手教你理解并实践V值与Q值更新过程，帮助读者掌握强化学习的核心算法与实战技巧。

egg99的博客 1037

强化学习用 Sarsa 算法与 Q-learning 算法实现FrozenLake-v0

基础知识 关于Q-learning 和 Sarsa 算法, 详情参见博客 需要注意的细节 训练时 采用 ϵ\epsilonϵ 贪心算法; # 贪婪动作选择，含嗓声干扰 a = np.argmax(Q_all[s, :] + np.random.randn(1, env.action_space.n) * (1. / (i + 1))) 对 Q-learning 算法 # 更新Q表 # Q-learning Q_all[s, a] = Q_all[s, a] + alpha * (r + gamma

waitingwinter的博客 4960

强化学习Reinforcement Learning|Q值和V值|MC|TD

人工智能 = 深度学习 + 强化学习 ----David Silver随着深度神经网络的兴起，强化学习这一领域也获得了蓬勃的发展。强化学习是机器学习领域除有监督学习、无监督学习以外的另一个学习分支，它主要利用智能体与环境交互，从而学习到能获得良好结果的策略。举个简单的例子，扫地机器人打开开关后，不需要人类告诉机器人哪里有灰尘，哪里有垃圾，自己就会去清理了。这就是我们希望用强化学习的方式，使扫地机器人获得独立自主地完成某种任务的能力。

m0_64578069的博客 1736

Pytorch学习笔记【15】：Q-learning强化学习算法简单实现

这个没有基础没法看的，建议没有基础的先看看我的另一篇博客，会介绍强化学习以及Q-learng算法流程： https://blog.youkuaiyun.com/qq_36499794/article/details/103162841 一. 代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import n...

qq_36499794的博客 3178

【自用笔记】如何理解强化学习中的Q值和V值

1.1 评估动作的价值（Q值）：它代表了智能体选择这个动作后，一直到最终状态奖励总和的期望，eg 共40个时隙，该动作做出可能该时隙奖励较低，但直到最后一个时隙奖励总和的期望较高，选择该动作。1.2 评估状态的价值（V值）：它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态的奖励总和的期望。

weixin_64881847的博客 1047

Python实战：用NumPy实现LU分解与QR分解（附代码对比）

本文深入探讨了使用NumPy实现LU分解与QR分解的实战方法，通过代码对比分析了两种矩阵分解技术的原理、数值稳定性差异及核心应用场景。LU分解适用于高效求解线性方程组，而QR分解凭借其正交化特性，在求解最小二乘问题和处理病态矩阵时更具优势。文章提供了详细的Python代码示例，帮助开发者根据具体问题选择最合适的分解方法。

php55的博客 1212

2024年上市公司ESG评级全解析：六大权威数据源横向对比与应用指南

本文深度解析2024年国内主流ESG评级数据源，包括华证、商道融绿、Wind、富时罗素和彭博，横向对比其覆盖范围、评分逻辑与应用侧重点。文章提供实战指南，帮助投资者与企业根据投资决策、风险管理和学术研究等不同场景，精准选择并有效应用ESG数据，实现从概念到实用分析工具的转变。

weixin_29229055的博客 311

强化学习：Q值和V值两个问题的理解

强化学习中Q值和V值两个问题的理解

weixin_53702971的博客 901

倍福Beckhoff运动控制功能块实战解析：从MC_ReadActualPosition到MC_GearInVelo

本文深入解析倍福（Beckhoff）TwinCAT运动控制功能块，从基础的MC_ReadActualPosition、MC_Power等轴状态读取与使能操作，到MC_MoveAbsolute、MC_MoveRelative等单轴定位指令，并重点剖析了用于动态速度同步的核心功能块MC_GearInVelo在飞锯等场景的应用。文章结合实战经验，详细介绍了齿轮耦合、电子凸轮（MC_CamIn）等高级同步功能的参数配置、调试技巧及常见问题，旨在帮助工程师快速掌握倍福运动控制工具箱，实现复杂的同步工艺。

transformer2023的博客 980

5.10记录 强化学习的Q值和V值

通过两个公式互相代入可以获得Q值迭代和V值迭代公式。

hhhyyyxx的博客 596

（二）目标检测之 HOG+SVM 算法

文章目录一、概述二、方法概述三、积分图四、AdaBoost五、级联检测六、结果七、复现八、总结参考资料 一、概述   梯度直方图HOG（Histogram of Oriented Gradients）是法国人Dalal在2005年CVPR会议上提出的特征提取算法，并将其与 SVM 配合，用于行人检测。论文地址：Histograms of oriented gradients for human detection HOG有个优点，提取的边缘和梯度特征能很好的抓住局部形状的特点，且因是对图像做了Gamma

天青如水的博客 1万+

关于MII、RMII、GMII、RGMII、PHY、网络变压器、RJ45的硬件总结

文章目录前言一、网络传输结构及原理1.以太网的工作原理2.TCP/IP协议3.数据链路层（MAC）二、介质独立接口MII，RMII，GMII，RGMII1.MII（Media Independent interface）2.RMII（Reduced Media Independent Interface）3.GMII（Gigabit Medium Independent）4.RGMII（Reduced Gigabit Media Independent Interface）三、物理层芯片（PHY）二、使用步

weixin_44415816的博客 3万+

马尔可夫链和价值评估的Q值与V值

马尔可夫链和价值评估的Q值与V值

用可见的方式来记录和分享每一次收获 944

运放 + MOS管构成的恒流电路分析及实用环境器件参数选择

恒流电路

五花带点肉 2万+

强化学习中Qπ和Vπ的区别

Qπ，即动作价值函数，表示在给定状态s下采取动作a，并遵循策略π的预期回报。它衡量的是在特定状态下采取特定动作的价值。因此，Qπ同时依赖于状态和动作，即它针对的是“状态-动作对”。Vπ，即状态价值函数，表示从状态s开始，遵循策略π的预期回报。它衡量的是在特定状态下遵循策略π的价值，与具体的动作无关，只与状态有关。因此，Vπ仅依赖于状态。

YHKKun的博客 1329

UNet改进（54）：当医学图像分割遇上频域学习与自监督

本文提出了一种改进U-Net的方法，通过频域增强模块和代理任务模块提升医学图像分割性能。频域增强模块在傅里叶空间对特征图进行可学习的频率调制，重点增强高频细节特征；代理任务模块通过图像重建约束编码器保留关键信息。两个模块协同工作，在仅增加5%参数量的情况下，形成空间域、频域和重建约束三条互补的信息路径。该方法特别适用于需要精细边缘分割的医学图像任务，预期能提升5%-10%的边缘分割精度，在小样本场景效果更显著。部署时可移除代理任务模块，不影响推理效率。未来可探索空间自适应频域调制和更丰富的代理任务设计。

2501_91516851的博客 224

【STM32 Blue Pill编程】-STM32CubeIDE开发环境搭建与点亮LED

本文为使用 STM32Cube IDE 的 STM32 Blue Pill 入门教程。 在本文中，我们将介绍如何控制 STM32 Blue Pill 的 GPIO 引脚。以及开发环境搭建。 本系列文章将重点介绍采用 ARM Cortex-M 的 BluepellSTM32F103C8 微控制器以及如何使用 STM32CubeIDE 对其进行编程。 STM32CubeIDE是STM32官网提供的IDE

视觉与物联智能 1066

强化学习Q、V的区别

评估动作的价值，我们称为 QQQ 值：它代表了智能体选择这个动作后，一直到最终状态奖励总和的期望； 评估状态的价值，我们称为 VVV 值：它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态的奖励总和的期望。 在Qlearning，我们用下一状态 St+1S_{t+1}St+1​ 的最大 QQQ 值替代 St+1S_{t+1}St+1​ 的 VVV 值。V(St+1)V(S_{t+1})V(St+1​) 加上状态转移产生的奖励 RRR。就是 Q(S,a)Q(S,a)Q(S,a) 的更新目标。 神经网络的目的 在手.

捌椒的博客 2724

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件

强化学习中的Q学习与深度Q网络

1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它通过在环境中与其他实体互动来学习有效的行为。强化学习的目标是找到一种策略，使得在任何给定的状态下，代理人可以选择一种行为，使其期望的累积回报最大化。强化学习的一个关键概念是Q值(Q-value)，它表示在给定状态下采取特定行为的累积回报。Q值学习是强化学习中的一种方法，它通过最小化预测误差来估计Q...

AI天才研究院 946

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

强化学习-Q-learning FrozenLake-V0 实现

DQN算法是QLearning算法的延伸，在大多数实际场景中，Q值表的状态空间会很大，构建Q值表的方式就不太行得通，因此通过引入神经网络来学习拟合状态空间，解决状态空间过大而不方便维护更新Q值表的问题。 首先定义一个Agent类，sample函数就是使用epsilon-greedy的采样方法，predict则是根据当前的观察值来预测输出的动作，learn就是通过输入当前的观察值obs,当前的动作action，奖励reward以及下一个时刻的观察值next_obs来更新Q值表。 代码： class Q

zjjtilm的博客 5143

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

手把手教你理解强化学习中的V值与Q值更新（附中科大题解）

本文以中科大考题为例，手把手教你理解强化学习中的V值与Q值更新。通过拆解贝尔曼方程，结合具体网格世界案例，详细演示了策略评估和策略迭代的计算过程，并对比了基于模型的策略迭代与无模型的Q学习算法，为掌握强化学习核心概念提供了清晰的实战路径。

weixin_29184371的博客 237

【强化学习】01.Q-Learning

Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法，借助Qsa来预估在给定状态s下采取动作a的期望回报。在更新时，Q-Learning 采用贪婪策略，即始终选取最大的Q值。

songxia928_928的博客 2514
上一篇： Python引用不同包中的文件
下一篇： 命名空间关键知识点
点赞 5
评论 0
书签 书签 17
从程序员到外卖小哥
从程序员到外卖小哥
博客等级 码龄10年 37粉丝 37原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值