关于Q-Learning value更新的问题

最新推荐文章于 2025-03-26 21:00:00 发布
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#机器学习

本文深入探讨了Q学习算法在强化学习中的应用。Q_table的更新遵循特定公式，其中学习速率α决定了新信息对旧知识的影响程度，而折扣因子γ则影响未来奖励的考虑。最大Q值用于预测策略的优化。理解这两个参数对于有效实施Q学习至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Q_table会根据以下公式更新

其中：

其中α为学习速率（learning rate），γ为折扣因子（discount factor）。根据公式可以看出，学习速率α越大，保留之前训练的效果就越少。折扣因子γ越大，所起到的作用就越大。

maxQ是指记忆中的记忆，即查看之前Q_table信息预测下一步的收益

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