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。

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

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 1169
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 1249
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
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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 1007
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 2635
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 2459
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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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
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