Q-Learning 是一种在强化学习中用于学习最优策略的算法。它通过不断地试错来学习如何在给定的环境中做出最佳决策。
Q-Learning 基础
Q-Learning 通过 Q 表来存储状态和动作的值，Q 表中的每个条目 Q(s, a) 表示在状态 s 下采取动作 a 的预期回报。
Q-Learning 的步骤
- 初始化 Q 表
- 选择一个动作
- 执行动作并观察结果
- 更新 Q 表
实例：使用 Q-Learning 玩 Flappy Bird
在这个例子中，我们将使用 Q-Learning 算法来训练一个智能体玩 Flappy Bird 游戏。
- 状态 (State): 游戏的当前屏幕快照，包括鸟的位置、管子的位置等。
- 动作 (Action): 上或下移动。
- 奖励 (Reward): 根据鸟是否成功通过管子来给予奖励。
图片示例
Flappy Bird
总结
Q-Learning 是一种强大的强化学习算法，可以应用于各种环境。通过本教程，您应该对 Q-Learning 有了一定的了解。