5. Sarsa(lambda)

最新推荐文章于 2022-04-22 15:38:47 发布
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分类专栏： # 深度强化学习
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Sarsa lambda

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λ \lambda λ 指的是选择更新的步数。
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单步更新，只更新了获得宝藏的那一步的参数。
回合更新，更新了从出发到获得宝藏的所有步数的参数。
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多了一个奖励衰减值，离宝藏越远衰减越多。
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原视频：
https://www.bilibili.com/video/av16921335?p=12

Sarsa(lambda)
qq_25475917的博客
07-25 515
Sarsa(lambda)是一种基于衰减率λ的回合制更新算法。 λ属于[0,1]，是到最终结果状态后往前一步一步更新的时候所乘的衰减率，sarsa(0)就是单步更新，sarsa(1)就是回合更新，且没有衰减。 单步更新学习效率较低，因为第一轮只能更新结果状态前一步的Q表，之后的每一轮也只能更新下一步有Q值的Q表。 而回合制就不一样了，到了结果状态之后，可以逐一更新之前走过的每一步。 但是回合制更新也有缺点，就是在开始的探索过程中，可能走过很多弯路，所以都一视同仁的更...
n-step Sarsa 与Sarsa-lambda
OnTheway
04-05 691
摘要：我看好像还少有吧这两个东东放在一起的，但是又感觉有什么相关的联系，最近刚好在学习，故作文以记之。 Q-Learning与Sarsa 都是时序差分算法，以Q表作为状态动作的价值评估。 Q-Learning中：在状态下执行动作进入到状态获得奖励 定义下执行的收益（价值）为 表格更新公式： 整理后为 Sarsa与QL的差异在于对于下执行的收益（价值）的定义不是下一个状态能得到的最值而是下一个状态实际的动作对应的价值。 也就是定义下执行的收益（价值）为 Sarsa中的更新公式整理后为 依据
深度学习中的sarsa（lambda）和 Q（lambda）算法
zhaoying9105的博客
06-20 2811
这个没什么好说的，因为在莫烦python中出现了，可能会引起一些疑惑，普通的sarsa 和q-learning就是普通的时序差分（TD）的实现，sarsa（lambda） 和 Q（lambda）算法 就是TD（lambda）的实现。
Sarsa
LeeHiking的博客
09-29 581
今天我们会来说说强化学习中一个和 Q learning 类似的算法, 叫做 Sarsa. 注: 本文不会涉及数学推导. 大家可以在很多其他地方找到优秀的数学推导文章. 在强化学习中 Sarsa 和 Q learning 及其类似, 这节内容会基于之前我们所讲的 Q learning. 所以还不熟悉 Q learning 的朋友们, 请前往我制作的 Q learning 简介 (知乎专栏). 我们...
Sarsa-Lamda
女王の专属领地
05-07 1794
1、算法： Sarsa-lambda 是基于 Sarsa 方法的升级版, 他能更有效率地学习到怎么样获得好的 reward. 如果说 Sarsa 和 Qlearning 都是每次获取到 reward, 只更新获取到 reward 的前一步. 那 Sarsa-lambda 就是更新获取到 reward 的前 lambda 步. lambda 是在 [0, 1] 之间取值, 如果 lambda
【强化学习】SarsaLambda算法详解以及用于二维空间探索【Python实现】
gc.collect()
04-22 1137
SarsaLambda算法 本文工作基于之前的几篇文章的项目，如果有疑问可以看下面文章： 【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】 【强化学习】Q-Learning用于二维空间探索【Python实现】 【强化学习】Sarsa算法详解以及用于二维空间探索【Python实现】 回到正题上。 无论是在Sarsa算法还是Q-Learning中，每次学习都是只迭代Q表中的[S, A]这个位置的节点。 之前也说过，这样的迭代效率非常低，因为这样每次都只有下一个能直接获取到奖励的节点
基于python的强化学习算法Sarsa_lambda设计与实现
04-16
在Python中实现Sarsa_lambda，我们需要理解其核心概念和步骤。 1. **强化学习基础**： - **环境模型**：强化学习中的环境是机器学习模型与之交互的系统，它提供状态、动作和奖励。 - **状态（State）**：环境的...
sarsa_lambda.zip
最新发布
08-23
5. **__pycache__**：这是一个隐藏目录，Python在编译源代码时生成的缓存文件，用于提高程序的加载速度。这些文件不是直接编辑的，而是Python解释器自动生成的。 在SARSA算法中，关键概念包括： - **状态(state)**...
强化学习：SARSA，SARSA-Lambda的实现以及函数逼近来解决一系列开放式AI Gym环境
02-15
项目概况： 该项目使用强化学习来解决出租车和山地车Open AI体育馆的问题。 对于出租车，可以在（ ）上详细探讨目标。 对于山地车，可以在（ ）上详细探讨目标。...python3 taxi_sarsa_lambda.py 将执行SARS
【莫烦强化学习】视频笔记（三）2.SARSA学习实现走迷宫
cherreggy的博客
07-20 680
第8节 SARSA学习实现走迷宫 之前一篇文章已经介绍过Q学习实现走迷宫的程序编写，对Q学习的整个过程也有了更加深刻的了解，文章链接：【莫烦强化学习】视频笔记（二）3.Q_Learning算法实现走迷宫 这里只介绍与Q学习不同的（需要修改的）代码部分，最后给出整个源代码，如有错误请各位批评指正，感谢~ 8.1 SARSA-Learning类 之前介绍的Q-Learning类，有初始化、选择动作、学习更新参数、查看状态是否存在四个模块，其中初始化（全局参数）、选择动作、查看状态是否存在这几个函数部分的功能
Matlab强化学习_网格迷宫问题_SarsaLambda算法
01-19
MATLAB强化学习代码包，用于解决多步决策模型（网格迷宫问题）的Sarsa-λ算法 "I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?"
【强化学习】Sarsa（lambda）
蓝色蛋黄包的博客
01-25 1640
【强化学习】相关基本概念 【强化学习】 Q-Learning 【强化学习】 Q-Learning 案例分析 【强化学习】 Sarsa 【强化学习】 Sarsa（lambda） 代码以及学习过程来源：莫烦Python教学（十分感谢莫烦大佬的教学视频） ...
【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解
热门推荐
shura的技术空间
06-20 1万+
【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解 Sarsa算法的决策部分和Q-learning相同，所以下面的内容依然会基于上片Qlearning的公式推导。由于与Qlearning极大程度相似所以不会花太大的篇幅去说明 1、算法思想 Sarsa算法的的决策部分与Qlearning相同，都是通过Q表的形式进行决策，在 Q 表中挑选值较大的动作值施加在环境...
强化学习（2）：Sarsa 算法及 Sarsa(lambda) 算法
zuzhiang的博客
11-21 6926
最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到优快云上来，欢迎大家关注我的 个人博客，以及我的github。 本文主要讲解 Sarsa 算法以及 Sarsa(λ\lambdaλ) 算法的相关内容，同时还会分别附上一个莫烦大神写的例子。 一、Sarsa 算法 Sarsa 算法与 Q-Learning 算法相似，也是利用 Q 表来选择动作，唯一不同的是两者 Q 表的更新策略不同。该算法由于更新一...
Sarsa/Sarsa(lambda)介绍、算法、以及与Q-Learning的对比
志远的博客
03-16 1378
学习过程来自莫烦大神的视频： https://www.bilibili.com/video/BV13W411Y75P?p=9 文章目录1. Sarsa与Q-Learning对比2. Sarsa(lambda)介绍3. Sarsa(lambda)算法 1. Sarsa与Q-Learning对比 两者决策部分相同，都是在Q表中选择价值较大的动作 两者更新方式不同： QL的 Q现实 = R + γ * maxQ(s2)，使用s2状态下的最大价值更新Q表，但是在下一步的s2状态下，不一定使用这个产生最大价值的动
Sarsa算法
qq_41903673的博客
03-26 3076
得到等式如下： 用这个公式推导TD target: 依赖于St，At，St+1。而状态价值函数是对和求期望，所以将的转换公式代入得到两项期望相加。 上面的式子可以得到下面这个式子： 由于直接求期望比较困难，所以这里用了蒙特卡洛近似。将近似成，将近似成，则该等式左边是该时刻的价值，右边是期望，我们把期望近似成TDtarget （yt)。yt部分基于真实观测到的奖励，部分基于做出的预测。 TD learing的想法是将动作价值去接近yt。这是因为完全是估计，而yt一部分是基于真实的..
Sarsa（lambda）理解
桔梗的眼泪博客
03-18 1912
上代码 import numpy as np import pandas as pd class RL(object): def __init__(self, action_space, learning_rate=0.01, reward_decay=0.9, e_greedy=0.9): self.actions = action_space # a list...
强化学习记录一SARSA
u011250160的博客
10-17 283
SARSA与Qlearning的差别 为什么呢？ 首先看SARSA这个名字 State-Action-Reward-State-Action SARSA学习的时候传入的参数是五元组(s,a,r,s_,a_) Qlearning学习的时候传入的参数是四元组(s,a,r,s_) a_是下次的动作 a,a_是由策略进行选择的 可以看作无论采用什么策略Qlearning都通向一个终点 而SARSA则是一个策略对应一个终点 所以Qlearning可以利用其它策略产生的四元组经验回放 而SARSA只能使用在相同策略下产
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