机器学习 | 通俗理解Q-Learning、Sarsa和Sarsa(λ)

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分类专栏： 右一的电子笔记合集 文章标签： 机器学习 人工智能
于 2025-04-15 16:11:43 首次发布
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机器学习 | 细说Deep Q-Network（DQN）
知识库搭建ing
04-17 982
DQN用神经网络替代Q表，实现从状态到动作价值的映射（Q函数近似）。
在线学习的深度强化学习——Online Reinforcement Learning for Learning
AI天才研究院
09-01 3391
在人工智能和机器学习领域，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）已经成为一个备受关注的研究方向。传统的强化学习方法在处理高维状态空间和复杂决策问题时往往力不从心，而深度强化学习通过结合深度学习的强大表示能力，极大地扩展了强化学习的应用范围。然而，在实际应用中，我们常常面临着动态变化的环境和持续输入的数据流，这就要求学习算法能够实时地适应新的情况，不断调整和优化决策策略。在线学习（Online Learning）作为机器学习的一个重要分支，专门解决在。
Q学习（Q-Learning）
weixin_43156294的博客
05-30 2817
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。
Q-learning
weixin_37410657的博客
05-04 1095
Q-learning是强化学习中的一种重要算法，它通过与环境的交互学习到一个最优策略，使得累积奖励最大化。Q-learning算法不需要事先知道环境的状态转移概率和奖励函数，因此适用于许多实际问题。需要注意的是，Q-learning算法需要在探索和利用之间进行权衡，以便更好地发现最优策略。此外，Q-learning算法的收敛性和性能受到学习率、折扣因子、ε-贪婪策略等超参数的影响，因此在实际应用中需要对这些超参数进行调优。
【强度学习解惑】Q-learning 和 SARSA 算法的区别是什么？
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
07-17 831
Q-learning 和 SARSA 算法的区别是什么？
Q-Learning的一个简单的教程
weaponwang的专栏
03-10 1万+
阅读的文献中涉及到了Q-learning，是与机器学习有关的，虽然与自己方向并不相关。但作为一种思想值得学习。故翻译如下，不当之处，恳请批评指正！ 原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 这篇教程通过一个简单而且好理解的数字例子来介绍Q-Learning的概念。这个例子描述了一个Agent是如何通过无监
深入浅出：强化学习算法的笔记总结与入门指南
强化学习是一种机器学习方法，它使机器通过与环境的交互来学习如何做出决策。在强化学习中，一个学习智能体（Agent）通过试错来学习如何在给定环境中最大化累积奖励（cumulative reward）。 2. Model-free 强化学习...
【右一的电子笔记】全导航，持续更新...
知识库搭建ing
02-22 5022
【笔记涵盖】：数据结构、数据库、计算机网络、计算机组成原理、操作系统、图形学、大数据管理与分析、大数据安全、信息检索与数据挖掘、机器学习......
Q-Learning
帅帅气气的黑猫警长
09-16 2万+
Q-learning原理即代码实现
Q学习算法（Q-learning）
04-18
讲述Q学习算法基本原理，并通过几个小例子初步了解q学习算法应用。
Q Learning
leetteel
10-19 347
import numpy as np import random R = np.ones((12,12)) R = R*-1 R[0,3]=R[3,0]=0 R[1,2]=R[2,1]=0 R[2,5]=R[5,2]=0 R[6,7]=R[7,6]=0 R[3,6]=R[6,3]=0 R[3,4]=R[4,3]=0 R[1,4]=R[4,1]=0 R[7,4]=R[4,7]=0 R[5,8]=R[8,5]=0 R[8,9]=R[9,8]=0 R[9,10]=R[10,9]=0 R[10,11]=R[11.
Q-learning（强化学习）
moqisaonianqiong的博客
05-14 1979
什么是强化学习 举一个很简单的例子，如果你养了一只宠物—旺财，旺财是一只刚出生的宠物（不一定是狗），啥也不知道，纯洁的像一张白纸。现在你想训练它达到一个目的，例如你想让旺财学猫叫。那么如果旺财“喵”了一声，你就给它最喜欢吃的骨头。如果它“旺”了一声，不仅没有骨头吃，还要严厉的惩罚。久而久之，旺财知道了，喵=骨头，汪=惩罚。 我们作为主人来模仿环境，例如以命令的形式给我们的旺财一个状态St。我们的旺财是接收状态的对象，随即采取类似喵或者汪的动作。旺财选择任一种动作的过程叫做决策。我们对旺财进行奖励或者惩罚称为
强化学习（Q-learning）
热门推荐
dzcera的博客
01-22 3万+
强化学习RF简介 强化学习是机器学习中的一种重要类型，一个其中特工通过 执行操作并查看查询查询结果来学习如何在环境中表现行为。 机器学习算法可以分为3种：有监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），如下图所示： 有监督学习、无监督学习、强化学习具有不同的特点： 有监督学习是有一个label（标记）的，这个label告诉算法什么样的输入对应着什么样的输出，常见的算法是分类、回归等；
增强学习（Q-learning）
JLOGAN
05-12 7843
本文转载自peghoty，翻译的通俗易懂，杰哥开心极了！！与大家分享一下~.~ 本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译，出处: http://blog.youkuaiyun.com/peghoty/article/details/9361915翻译时为方便读者理解，有些地方采用了意译的方式，此外，原文中有几处
强化学习：Q-Learning
qq_50086023的博客
12-29 627
Q-learning 是强化学习中一个很有名的算法。
Sarsa、Q-learning 和 Sarsa(λ)
12-29
### Sarsa、Q-Learning 和 Sarsa(λ) 的区别 #### 定义与工作原理 Sarsa 是一种在线时序差异方法，在每次采取行动之后立即更新价值函数。具体来说，Sarsa 更新的是当前状态下执行的动作的价值，基于下一个状态所选...
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