Q-learning에서 ε-greedy 정책 실행 선택 정책을 구현하고자합니다. 여기에 많은 사람들이, 탐사의 감소 속도에 대한 방정식 다음, 사용하고 ɛ = 전자^(- 욕실) N = 에이전트의 나이 E = 착취 매개 변수 그러나 이 "n"은 무엇을 의미하는지 명확하지 않습니다. 특정 주 - 액션 쌍에 대한 방문수 또는 반복 횟수입니까? 고마워요.
Q- 학습은 Q- 학습이 특정 상태 - 행동 쌍이 얼마나 좋은지 측정 한 것입니다. 이것은 일반적으로 다음 중 하나의 방법으로 테이블에 표시됩니다 (그림을 참조하십시오.) : 두 표현은 유효합니까? 특히 상태 전환이 결정적이지 않은 경우 Q- 테이블이 상태에서 상태로의 전환 표 (그림의 맨 위 Q- 표에 표시된 것과 같이)로 주어지면 최상의 조치를 어떻게
모든 보강 학습 알고리즘에서 가장 중요한 과제는 탐사와 개발 간의 균형을 맞추는 것입니다. 장난감 문제에 대해 학습하는 Q를 실행하려고하는데 빠른 엡실론 부식이 발생한다는 것을 알고 있습니다. 에이전트가 더 많은 탐색을 할 수 있고 엡실론 붕괴가 약 0.999가되도록 엡실론을 높게 (0.9 또는 1) 선택했습니다. 엡실론 붕괴를 늦추려면 어떻게해야합니까?
좋아요, 그렇다면 DeepMind의 Atari 알고리즘과 동일한 아이디어를 사용하여 신경 네트워크 Q-learner를 만들었습니다. (아직)). 신경망 빌드 : 9-50와 1 은닉층 ("O"를 "X"-1 빈 자리가 0, 1) 9 개 입력 뉴런 (8)로 출력한다 (다른 크기, 활성화 함수 S 자형으로 시도),536 (모든 행동 1, Q 값, 기동 시그 모이
내가 n-states S = {s1, s2, s3, ..... sn}을 가지고 모든 전이, 즉 T- 행렬 f.e. s1 -> s5 = 0.3, s4 -> s3 = 0.7, ... 등. 상태 -x (s_x)부터 시작하여 가장 높은 점수를받은 시퀀스/경로를 선택하려면 어떤 알고리즘이나 절차를 사용해야합니까? 두 질문 : 무한히 긴 경로에 내가 최선을 평균 가능
안녕하세요, Q-learning에서 에이전트는 목표에 도달 할 때까지 조치를 취합니다. 알고리즘은 수렴을 얻을 때까지 여러 번 실행됩니다. 예를 들어, 목표는 시간 시뮬레이션이 끝날 때까지 최대 처리량을 얻는 것입니다. 시뮬레이션 시간은 n 개의 동등한 기간 T로 나누어지고 보상은 시간에 따라 변합니다. 따라서 요원은 각 기간마다 자신의 상태를 n 번 업데
나는 보강 학습을 공부했지만, 이해할 수없는 것은 Q 값이 어떻게 계산되었는지입니다. 벨만 방정식 Q(s,a) = r + γ*max(Q(s',a'))을 사용한다면, 영원히 계속되지 않을까요? Q(s',a')은 하나의 timestep의 Q 값을 더 필요로하므로 계속해서 계속해서 계속됩니다. 어떻게 끝나나요?
강화 학습을 처음 접했습니다. 최근에 나는 OpenAI 체육관의 CartPole-v0를 해결하기 위해 Deep Q Network를 훈련 시키려고 노력 해왔다. 여기서 해결은 100 회 연속 에피소드에서 최소 195.0 점의 평균 점수를 얻는 것을 의미한다. 나는 2 층 신경망을 사용하여 1 백만 번의 경험, 엡실론 욕심쟁이 정책, RMSProp 최적화 및