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人工智能之QLearning算法

作者:亚慱体育app官方下载 时间:2021-10-29 17:51
本文摘要:人工智能机器学习有关算法内容,请求参看公众号“科技优化生活”之前涉及文章。人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)重返;3)聚类。今天我们重点探究一下QLearning算法。^_^通过前一篇TD-Learning时序差分(请求参看人工智能(48)算法讲解,我们告诉,TD-Learning时序差分是融合了动态规划DP和蒙特卡洛MC(请求参看人工智能(31))方法,并兼备两种算法的优点,是增强自学的中心。 TD-learning时序差分大约分了6类。

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人工智能机器学习有关算法内容,请求参看公众号“科技优化生活”之前涉及文章。人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)重返;3)聚类。今天我们重点探究一下QLearning算法。^_^通过前一篇TD-Learning时序差分(请求参看人工智能(48)算法讲解,我们告诉,TD-Learning时序差分是融合了动态规划DP和蒙特卡洛MC(请求参看人工智能(31))方法,并兼备两种算法的优点,是增强自学的中心。

TD-learning时序差分大约分了6类。其中,策略行动价值qπ的off-policy时序差分自学方法:Q-Learning(单步),DoubleQ-Learning(单步)。今天重点讲解Q-Learning算法。

QLearning算法是由Watkins于1989年在其博士论文中明确提出,是增强自学发展的里程碑,也是目前应用于尤为普遍的增强自学算法。QLearning算法概念:QLearning算法是一种off-policy的增强自学算法,一种典型的与模型牵涉到的算法,即其Q表的改版不同于挑选动作时所遵循的策略,换句化说,Q表在改版的时候计算出来了下一个状态的仅次于价值,但是所取那个最大值的时候所对应的行动不依赖当前策略。QLearning一直是自由选择拟合价值的行动,在实际项目中,QLearning充满著了冒险性,偏向于大胆尝试。

QLearning算法下,目标是达到目标状态(GoalState)并提供最低收益,一旦抵达目标状态,最后收益维持恒定。因此,目标状态又称作吸取态。

QLearning算法下的agent,不告诉整体的环境,告诉当前状态下可以自由选择哪些动作。一般来说,必须建构一个即时奖励矩阵R,用作回应从状态s到下一个状态s’的动作奖励值。由即时奖励矩阵R计算出来得出结论指导agent行动的Q矩阵。

Q矩阵是agent的大脑。QLearning算法本质:QLearning归属于TD-Learning时序差分自学。某种程度,该算法融合了动态规划和蒙特卡罗MC算法,仿真(或者经历)一个情节,每行动一步(或多步)后,根据新的状态的价值,来估算继续执行前的状态价值。下面提及的Q-Learning是单步改版算法。

QLearning算法叙述:Q-learning是一个突破性的算法。利用下面公式展开off-policy自学,即用公式来回应Q-Learning中Q表的改版:Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxQ(St+1,a)?Q(St,At)]其中:St:当前状态stateAt:从当前状态下,采行的行动actionSt+1:本次行动所产生的新一轮stateAt+1:次返actionRt:本次行动的奖励rewardγ为优惠因子,0<=γ<1,γ=0回应立刻报酬,γ渐趋1回应将来报酬,γ要求时间的远近对报酬的影响程度,回应壮烈牺牲当前收益,交换条件将来收益的程度。将总计报酬作为评价策略好坏的评估函数。

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当前的报酬值以及以前的报酬值都可以获得,但是先前状态的报酬很难获得,因此总计报酬就无法计算出来。而Q-learning用Q函数来替换总计报酬作为评估函数,正好解决问题这个问题。α为掌控发散的自学亲率,0<α<1。通过大大的尝试搜寻空间,Q值会逐步无穷大最佳值Q*。

1)Q-learning单步时序差分自学方法算法叙述InitializeQ(s,a),?s∈S,a∈A(s)arbitrarily,andQ(terminal,˙)=0Repeat(foreachepisode):?InitializeS?ChooseAfromSusingpolicyderivedfromQ(e.g.??greedy)?Repeat(foreachstepofepisode):??TakeactionA,observeR,S′??Q(S,A)←Q(S,A)+α[R+γmaxaQ(S‘,a)?Q(S,A)]??S←S′;?UntilSisterminal每个episode是一个trainingsession,且每一轮训练意义就是强化大脑,表现形式是agent的Q矩阵元素改版。当Q习得后,可以用Q矩阵来提示agent的行动。Q-learning用于了max,不会引发一个最大化偏差(MaximizationBias)问题。

可以用于DoubleQ-learning可以避免这个问题。2)DoubleQ-learning单步时序差分自学方法算法叙述InitializeQ1(s,a)andQ2(s,a),?s∈S,a∈A(s)arbitrarilyInitializeQ1(terminal,˙)=Q2(terminal,˙)=0Repeat(foreachepisode):?InitializeS?Repeat(foreachstepofepisode):??ChooseAfromSusingpolicyderivedfromQ1andQ2(e.g.??greedy)??TakeactionA,observeR,S′??With0.5probability:???Q1(S,A)←Q1(S,A)+α[R+γQ2(S′,argmaxQ1(S′,a))?Q1(S,A)]??Else:???Q2(S,A)←Q2(S,A)+α[R+γQ1(S′,argmaxQ2(S′,a))?Q2(S,A)]??S←S′;?UntilSisterminalDoubleQLearning算法本质上是将计算出来Q函数展开延后,并不是获得一条样本就可以改版价值函数,而是一定的概率才可以改版。由原本的1条样本做影响决策变成多条(最少两条)样本影响决策。

QLearning理论基础:QLearning理论基础如下:1)蒙特卡罗方法2)动态规划3)信号系统4)随机迫近5)优化掌控QLearning算法优点:1)所需的参数较少;2)不必须环境的模型;3)不局限于episodetask;4)可以使用离线的构建方式;5)可以确保发散到qπ。QLearning算法缺点:1)Q-learning用于了max,不会引发一个最大化偏差问题;2)可能会经常出现改版速度慢;3)可能会经常出现意识到能力不强劲。录:用于DoubleQ-learning可以避免问题1);用于多步Q-learning可以避免问题2)和3)。

QLearning算法应用于:从应用于看作,QLearning应用领域与应用于前景都是非常广阔的,目前主要应用于动态系统、机器人掌控、工厂中自学拟合操作者工序以及自学棋类对局等领域。结语:QLearning是一种典型的与模型牵涉到的算法,它是由Watkins于1989年在其博士论文中明确提出,是增强自学发展的里程碑,也是目前应用于尤为普遍的增强自学算法。QLearning一直是自由选择拟合价值的行动,在实际项目中,QLearning充满著了冒险性,偏向于大胆尝试,归属于TD-Learning时序差分自学。

QLearning算法早已被普遍应用于动态系统、机器人掌控、工厂中自学拟合操作者工序以及自学棋类对局等领域。


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