深度学习中的sarsa（lambda）和 Q（lambda）算法

最新推荐文章于 2025-05-19 17:28:00 发布
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#深度学习 #机器学习 #算法 #时序差分

本文澄清了莫烦Python教程中关于sarsa与q-learning及其(lambda)版本的概念混淆，强调这些算法均为时序差分（TD）的不同实现形式。

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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。

Q_Learning、Sarsa、Sarsa_lambda
大模型与Agent智能体
11-05 614
Q_Learning算法 Sarsa算法 Sarsa_lambda算法 # -*- coding: utf-8 -*- """ This part of code is the Q learning brain, which is a brain of the agent. All decisions are made in here. View more on ...
多智能体强化学习博弈系列（4）- 模糊Q(lambda)-learning
yuuyuhaksho的博客
03-01 3897
基于模糊输入的Q(λ)Q(\lambda)Q(λ)-learning（QLFIS）是一个由控制器和模拟器两个部分组成的模糊系统，结构类似于actor-critic learning，但由于对于action的选取仍然基于max(Q)，即唯一的最优行为，所以是Q-learning的一种。在模拟器中采用了eligibilty trace更新多个time steps中的reward，根据更新时间距离当前时...
5. Sarsa(lambda)
qq_28404829的博客
11-16 235
Sarsa lambda λ\lambdaλ 指的是选择更新的步数。 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。 多了一个奖励衰减值，离宝藏越远衰减越多。 原视频： https://www.bilibili.com/video/av16921335?p=12 ...
详细解释强化学习中的TD lambda策略和原理
最新发布
AI生成曾小健3
05-19 1036
下面将从动机出发，依次介绍TD(λ) 的前向视角（forward view）与，并给出核心算法与要点，帮助你深入理解 TD(λ) 的原理与策略。
Sarsa-Lamda
女王の专属领地
05-07 1813
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
图文深度解析深度学习入门代码f = lambda w: net.loss(x, t)
zrz0258的博客
07-24 1510
关于《深度学习入门:基于python的理论与实现》 第四章的代码f = lambda w: net.loss(x, t)
Qt学习笔记(三)：lambda 表达式
秋忆夏伤的博客
03-05 1981
一、Lambda 表达式本质就是匿名函数，是 C++11 增加的新特性，所以使用 lambda 表达式的时候，需要在 Qt 项目文件(.pro) 中添加 CONFIG += C++11： 二、Lambda 表达式的语法格式为： [capture](params) mutable ->return-type{statement} 1、[capture]：捕捉列表，作用是将外部变量传入...
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...
强化学习中SARSA与Q-learning算法在网格世界的Java实现及其参数优化
01-14
内容概要：本课程作业聚焦于CS 457/557的第四次任务，要求学生在一个简单但全面的任务环境中实施基本的强化学习算法——SARSA 和 Q-Learning。通过设置命令行参数来调整初始的学习率（步长）α、政策随机值ε及折扣...
强化学习中Qlearning、Sarsa算法及Sarsa_lambda代码详解
- Sarsa_lambda.py：包含了Sarsa-lambda算法的实现代码，该代码可以用来训练智能体在特定环境下学习策略。 - Sarsa.py：包含了Sarsa算法的实现代码，该代码同样用于训练智能体学习在各种状态下采取的动作。 - Q...
强化学习实战教程：Sarsa Lambda算法详解
总体来看，“sarsa_lambda.zip”资源包为学习和实践强化学习中的Sarsa(λ)算法提供了一个完整的工作环境，其中包含了模拟环境、算法实现、执行脚本和必要的初始化文件。通过这些文件，学习者和研究者可以进行强化...
股票操作之强化学习基础（二）（Q-learning、Sarsa、Sarsa-lambda）
qq_31611005的博客
02-06 6530
股票操作之强化学习基础（二）（Q-learning、Sarsa、Sarsa-lambda） 1. Q-learning Q-learning是强化学习一个比较基础的算法，很多强化学习的升级算法都是在q-learning的基础上进行升级的。 举个简单的例子：一个人在位置1，他需要到位置6，每次可以向左或者向右移动，但是他不知道位置6在他最右边，他只能自己去摸索如何到位置6。已知条件有在各个状态下向...
强化学习算法-基于python的sarsa算法实现
06-02
强化学习算法-基于python的sarsa算法实现
总结:比较SARSA、SARSA(lambda)、Q-learning、on policy and off policy
weixin_30924087的博客
05-13 553
前几天面试的时候被问到RL一些基础算法的区别，回来抽空做了一些整理方便加深理解。 On policy与off policy 为了解决强化学习中探索与利用的平衡问题，可以采用两个策略训练模型，一个策略为行为策略，用于保持探索性，提供多样化的数据，不断优化另一个策略(目标策略)。 on policy的目标策略与行为策略是一个策略，在优化时，两个策略同时被优化。而off policy的目标策略与行...
[强化学习] off-policy和on-policy、Q-learning和Sarsa的区别、Sarsa-lambda、Q-lambda
小太阳~
05-11 7578
本文主要包括：Q-learning基础、根据Q-learning思想分析一个代码。
【强化学习】用pandas 与 numpy 分别实现 q-learning, saras, saras(lambda)算法
weixin_33966095的博客
12-21 275
本文作者：hhh5460 本文地址：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10159331.html 特别感谢：本文的三幅图皆来自莫凡的教程 https://morvanzhou.github.io/   pandas是基于numpy的，但是两者之间的操作有区别，故在实现上述算法时的细节有出入。故记录之 几点说明： 1). 为了更好的说明问题，采用最简单的例一。 2)...
【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解
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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】Sarsa（lambda）
蓝色蛋黄包的博客
01-25 1680
【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） ...
时序差分 （Q-learning && SARSA）
一起加油~
05-23 2592
时序差分方法 时序差分方法是强化学习理论中最核心的内容，是强化学习领域最重要的成果，没有之一。与动态规划的方法和蒙特卡罗的方法比，时序差分的方法主要的不同点在值函数估计上面。 动态规划方法计算值函数是通过下式： V(St)←Eπ[Rt+1+γV(St+1)]=∑aπ(a∣St)∑s′,rp(s′,r∣St,a)[r+γV(s′)]V\left(S_{t}\right) \leftarrow E_{\pi}\left[R_{t+1}+\gamma V\left(S_{t+1}\right)\right]=\s
【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 1160
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
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