深度学习中sarsa算法和Q-learning算法的区别

最新推荐文章于 2025-06-03 10:47:52 发布
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分类专栏： 增强学习 机器学习 算法 时序差分 文章标签： 深度学习 算法 时序差分
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaoying9105/article/details/73087895
本文探讨了SARSA和Q-learning两种时序差分算法的不同之处，特别是它们如何处理状态动作价值函数的更新过程。SARSA采用on-policy方法，其下一个动作的选择依赖于当前策略；而Q-learning则采用off-policy方法，使用贪婪策略来选择下一个动作。

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sarsa 和 Q-learning都是时序差分下对动作价值函数优化的单步方法，算法基本上一样，只有一点：
为了更新St的动作价值函数，需要St+1的动作价值函数，St+1是由St和At决定的，但是St+1对应的action由什么决定呢？

sarsa的处理方式是episinon + greedy，和St选择aciton采取的方法是一样的，称为 on-policy；
Q-learning的处理方式是greedy，但是St选择action的方法还是episinon + greedy，称为 off-policy；；

一文搞懂sarsa和Q-Learning的区别
我是香菜
01-03 1171
一文搞懂sarsa和Q-Learning的区别
强化学习中SARSA（State-Action-Reward-State-Action）和Q-learning的区别
艽野尘梦的博客
03-15 1255
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）和Q-learning是两种经典的强化学习算法，它们都用于学习最优策略以使智能体在一个环境中获得最大的累积奖励。总的来说，SARSA和Q-learning都是强化学习算法的经典代表，它们在更新方式和适用情况上有所不同，选择哪种算法取决于具体的问题和应用场景。SARSA 和 Q-learning 在更新策略时的一个重要区别在于它们是同策略（on-policy）和异策略（off-policy）学习算法。
SARSA与Q-learning的区别
ZONGXP的博客
09-13 1万+
莫烦强化学习视频 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/
超强！深度学习Top10算法！
最新发布
Gupao123的博客
06-03 1111
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
sarsa算法和qlearning算法的不同之处的详细深入探讨(集百家所论)
chen的博客
10-11 2662
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法和Q-learning（Quality-learning）算法都是强化学习中的常见算法，用于训练智能代理在环境中学习并制定最佳策略。它们有一些关键的不同之处：总之，SARSA和Q-learning都是强化学习中有用的算法，但它们在更新时刻、策略选择、收敛性和稳定性等方面存在不同。选择使用哪个算法通常取决于具体的问题和需求。
强化学习（一）--Sarsa与Q-learning算法
qq_37333048的博客
03-15 2471
强化学习（一）--Sarsa与Q-learning算法1. SARSA算法2. Q-learning算法3. 代码实现3.1主函数3.2训练及测试函数3.3 SarsaAgent类的实现3.3.1 sample函数3.3.2 predict函数3.3.3 learn函数3.4 Q-learning算法的改变 最近实验室有一个项目要用到强化学习，在这开个新坑来记录下强化学习的学习过程。 第一节就先来最简单的基于表格型的RL算法，包括经典的Sarsa和Q-learning算法。 由于时间原因，关于算法的理论知识
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接触reinforcement learning有一个月的时间了，现在回来回顾当时写的Q-learning和Sarsa算法，有了更多的感触。 对于Q-learning算法和Sarsa算法的具体流程，原文已经讲解的很详细，附上参考博客地址: https://blog.youkuaiyun.com/u010223750/article/details/78955807 本文就记录一下Q-learning和S...
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强化学习用 Sarsa 算法与 Q-learning 算法实现FrozenLake-v0
waitingwinter的博客
05-23 4849
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
SARSA 和 Q-Learning 的详细对比-ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
01-09 574
Q-Learning假设智能体始终选择当前状态下的最优动作（即 ( \max_a Q(s’, a) )），因此更新过程独立于实际执行的策略。这种方式在确定性环境中能够快速学到最优策略，但可能会因为高风险动作而收敛到不稳定的策略。SARSA遵循智能体的实际执行路径，更新值函数基于智能体在当前策略 ( \pi ) 下执行动作 ( a’ ) 的结果。这种方式能够在动态环境中学到更加稳健的策略，适合需要权衡风险的任务。，它们都旨在学习状态-动作值函数 ( Q(s, a) ) 来优化策略。
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用C#实现的Q_Learning深度学习代码。可以不断的训练，不断寻找测试各个最佳的路径点。可以扩大地图的大小。移动障碍的位置。
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weixin_44924725的博客
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前言 本文具体讲解一下TD算法：主要讲Sarsa、Q-Learning算法。 一、TD Learning 1.Sarsa算法 首先来回顾一下TD算法：Ut = Rt + r * U(t+1) ；Qπ（st,at）是在状态st和动作at下，Ut的期望； 1）表格形式的Sarsa算法：我们的目标是学习Qπ（s,a）；如果状态和动作的数量是有限的，那么我们可以画一张表格，表中的一行对应一个状态，一列对应一个动作，表中的每个元素对应一个动作价值，我们要做的就是用Sarsa算法来更新表格，每次更新一个元素； 每次观
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