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

（4-1）Q-learning与贝尔曼方程：Q-learning算法原理
码农三叔
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AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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深度 Q-learning：学习率与折扣因子选择 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它关注智能体(Agent)如何通过与环境(Env
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Ｑ Learning概念、更新、代码实现
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qlearning当中 更新q表的公式
【强化学习】python实现Q-learning算法更新
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Q-learning.zip_Q learning_Q-learning 最优_Q-learning算法_Q算法_函数最优值
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value iteration和Q-learning算法
半夏微凉的博客
03-22 2395
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强化学习和智能决策：Q-Learning和Deep Q-Learning算法
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03-26 766
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weixin_43156294的博客
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