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定制家具品牌,seo方法,汇鑫网站建设方便,广州注册公司有什么优惠政策DQN算法 Q-learning算法 让红色方格自己寻找最便捷的路径避开障碍物到达黄色圆圈#xff0c;非常的智能 视频里是DQN的训练过程#xff0c;全程只需要3分钟 Q-learning需要训练半小时 在强化学习的世界里#xff0c;Q - learning和DQN算法就像两颗璀璨的明星#xff0c;各自…DQN算法 Q-learning算法 让红色方格自己寻找最便捷的路径避开障碍物到达黄色圆圈非常的智能 视频里是DQN的训练过程全程只需要3分钟 Q-learning需要训练半小时在强化学习的世界里Q - learning和DQN算法就像两颗璀璨的明星各自闪耀着独特的光芒。今天咱们就通过一个有趣的例子看看它们如何各显神通。想象有一个场景红色方格要在布满障碍物的环境中找到一条最便捷的路径最终抵达黄色圆圈。这就像是一场充满挑战的冒险游戏。Q - learning算法Q - learning是强化学习中的经典算法。它的核心思想是通过不断试错学习在不同状态下采取何种行动能够获得最大的累计奖励。在这个例子里红色方格所处的每个位置就是一个状态而它能采取的上、下、左、右移动就是行动。下面简单用Python代码展示一下Q - learning的基础框架这里只是简单示意实际完整代码会更复杂import numpy as np # 初始化Q表假设环境大小为10x10 Q np.zeros((10, 10, 4)) # 定义学习率 alpha 0.1 # 定义折扣因子 gamma 0.9 # 假设这里有个函数能获取当前状态下所有可能行动的奖励 def get_rewards(state): # 简单返回全0奖励实际需根据环境计算 return np.zeros(4) # Q - learning更新过程 current_state (0, 0) for _ in range(1000): current_state_index np.unravel_index(current_state, (10, 10)) action np.argmax(Q[current_state_index]) rewards get_rewards(current_state) new_state # 根据行动更新状态这里省略具体实现 new_state_index np.unravel_index(new_state, (10, 10)) Q[current_state_index][action] (1 - alpha) * Q[current_state_index][action] \ alpha * (rewards[action] gamma * np.max(Q[new_state_index])) current_state new_state在这个代码片段中我们首先初始化了一个Q表用来存储每个状态 - 行动对的价值。然后通过循环不断更新Q表根据当前状态选择价值最大的行动再根据获得的奖励和新状态更新Q表中的值。但这个过程需要相对较长的训练时间在咱们这个例子里需要训练半小时之久。这是因为Q - learning在处理复杂环境时Q表的维度会随着状态和行动数量的增加而急剧膨胀计算量变得非常大。DQN算法DQN深度Q网络则是Q - learning与深度学习的结合体它使用神经网络来近似Q函数从而解决了Q - learning在处理高维状态空间时的困境。同样用简单代码展示一下DQN的基础构建同样为示意非完整代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义简单的神经网络模型 class QNetwork(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(QNetwork, self).__init__() self.fc1 nn.Linear(state_size, 128) self.fc2 nn.Linear(128, action_size) def forward(self, x): x torch.relu(self.fc1(x)) return self.fc2(x) # 初始化网络、优化器等 state_size 2 # 假设状态空间维度为2 action_size 4 # 假设行动数量为4 q_network QNetwork(state_size, action_size) optimizer optim.Adam(q_network.parameters(), lr0.001) criterion nn.MSELoss() # DQN训练过程 for _ in range(100): state torch.FloatTensor([0, 0]) # 初始状态 action torch.argmax(q_network(state)).item() # 假设这里获取奖励和新状态 reward 0 new_state torch.FloatTensor([0, 1]) q_value q_network(state)[action] target reward gamma * torch.max(q_network(new_state)) loss criterion(q_value, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()在这里我们定义了一个简单的神经网络QNetwork来近似Q函数。通过不断训练这个网络让它学会在不同状态下选择最优行动。DQN的优势就在于它利用神经网络强大的函数逼近能力能够处理复杂的状态空间而且训练速度相对更快。在视频里用DQN完成红色方格找路径的训练过程全程只需要3分钟。这得益于神经网络可以更高效地处理信息通过梯度下降等优化算法快速更新网络参数。通过这个红色方格找路径的例子我们能清楚看到DQN算法在训练效率上相较于Q - learning算法的巨大优势。但每种算法都有其适用场景Q - learning简单直观在一些状态空间较小的场景中依然发挥着重要作用而DQN则在面对复杂的高维状态空间时更胜一筹。这就像是不同的工具在强化学习的大工具箱里各自有着独特的用途。