Q- 러닝 알고리즘은 무엇입니까?

Q- 러닝은 환경의 보상 및 관찰에 따라 Q 기능을 업데이트하여 다른 상태에서 동작의 가치를 반복적으로 추정합니다.

2025/02/22 01:06

핵심 사항 :

Q- 러닝은 다른 상태에서 행동의 가치를 추정하는 모델이없는 강화 학습 알고리즘입니다.
Q- 기능을 업데이트하는 반복 알고리즘이며, 이는 주어진 상태에서 특정 조치를 취할 것으로 예상되는 보상을 나타냅니다.
Q- 러닝은 게임 재생, 로봇 공학 및 자원 할당과 같은 순차적 의사 결정과 관련된 강화 학습 문제에 널리 사용됩니다.

Q- 러닝 알고리즘은 무엇입니까?

Q- 러닝은 각 환경 상태에서 취할 최적의 조치를 추정하는 가치 기반 강화 학습 알고리즘입니다. 모델이없는 알고리즘으로 환경의 역학 모델이 필요하지 않음을 의미합니다. 대신, 그것은 환경과 상호 작용하고 다른 행동과 관련된 보상과 처벌을 관찰함으로써 배웁니다.

q (s, a)로 표시된 Q- 기능은 State 's'에서 행동 'A'를 취하는 것에 대한 예상되는 보상을 나타냅니다. Q- 러닝은 다음 방정식을 사용하여 Q- 기능을 반복적으로 업데이트합니다.

 Q(s, a) <- Q(s, a) + α * (r + γ * max_a' Q(s', a') - Q(s, a))

어디:

α는 학습 속도 (0과 1 사이의 상수)입니다.
r은 'State's '에서 행동을 취하는 것에 대한 보상입니다.
γ는 할인 계수입니다 (0과 1 사이의 상수)
S '는 다음 상태입니다.
max_a 'q (s', a ')는 State's '의 가능한 모든 조치에 대한 최대 Q- 값입니다.

Q- 학습과 관련된 단계 :

1. Q- 기능 초기화 :

Q- 기능을 임의의 값으로 설정하십시오 (일반적으로 0).

2. 현재 상태를 관찰하고 조치를 취하십시오.

환경의 현재 상태를 관찰하십시오.
탐사 정책을 사용하여 State 's'에서 취할 행동 'a'를 선택하십시오.

3. 행동을 수행하고 보상을 받으십시오.

환경에서 선택한 행동 'a'를 수행하십시오.
다음 상태의 'S'와 보상 'R'을 관찰하십시오.

4. Q- 기능 업데이트 :

위에 주어진 Bellman 방정식을 사용하여 Q- 기능을 업데이트하십시오.

5. 2-4 단계를 반복하십시오.

여러 반복에 대해 또는 Q- 기능이 수렴 될 때까지 2-4 단계를 반복하십시오.

FAQ :

1. Q- 러닝에서 학습 속도 'α'의 목적은 무엇입니까?

학습 속도는 Q- 기능이 업데이트되는 속도를 제어합니다. 학습 속도가 높을수록 수렴이 빠르지 만 과적이면서도 과적이 될 수 있지만 학습 속도가 낮을수록 수렴이 느려지지만 일반화가 향상됩니다.

2. Q- 러닝에서 할인 계수 'γ'의 역할은 무엇입니까?

할인 요인은 즉각적인 보상에 비해 미래 보상의 중요성을 줄입니다. 할인 요인이 높을수록 향후 보상에 더 많은 가중치를 부여하는 반면, 할인 요소가 낮을수록 즉각적인 보상이 우선합니다.

3. Q- 러닝은 탐색 및 착취를 어떻게 처리합니까?

Q- 러닝은 일반적으로 ϵ greedy 탐사 정책을 사용하며, 여기서 Q의 확률로 행동을 무작위로 선택하고 Q- 기능에 따라 1- ϵ의 확률을 선택합니다. 이것은 알려진 고 부가가치 행동의 착취와 새로운 행동의 탐구를 균형을 유지합니다.

4. 연속 상태 및 액션 공간에 Q- 러닝을 사용할 수 있습니까?

예, Q- 러닝은 심층 신경망과 같은 기능 근사 기술을 사용하여 연속 상태 및 작업 공간으로 확장 될 수 있습니다. 이를 통해 Q- 러닝을 더 넓은 범위의 강화 학습 문제에 적용 할 수 있습니다.

부인 성명:info@kdj.com

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