sarsa算法和qlearning区别,sarsa算法与qlearn区别
1 学习目标
1.复习Q学习；2.了解什么是价值函数逼近)；是；
3.理解什么是DQN，并找出它和Q-Learning的区别。
2 用Q-Learning解决经典迷宫问题
有一套5室的房子，如图1。房间由门相连，编号为0到4。5号在房子外面，这是我们的目的地。我们随机将代理放在任何一个房间，每打开一扇门就返回一份奖励。图2显示了房间之间的抽象关系。箭头表示代理可以从这个房间转到相连的房间，箭头上的数字代表奖励值。图1房屋原型图图2抽象关系图根据这个关系，可以得到如下回报矩阵
Q-Learning是一种离策TD方法，伪代码如图。
q-学习伪代码。首先，我们将初始化一个Q表，它用于记录状态-动作对的值。每集的每一步都会根据下面的公式更新Q表
这里的迷宫问题，每部史诗的结束都是指到达结束状态5。为简单起见，这里将学习率设置为1，更新公式变为
此外，衰减系数设置为0.8。q表被初始化为全零的55矩阵。下面这个小视频，展示的是一集一步更新的过程。每次这样更新，最后的Q表都会收敛成一个矩阵。
最终的q表收敛于
因此，也可以获得最佳路径，如下面的红色箭头所示。
Python代码：
将numpy导入为npGAMMA=0.8Q=np.zeros((6，6))R=np.asarray([[-1，-1，-1，-1，0，-1，0，-1，100]，[-1，-1，-1，0，-1，-1，0，-1，0，-1]，[0，-1，0，-1，100]，[-1，0，-1，0，-1，0，100]]]
实际情况下，大部分问题都是有巨大的状态空间或者动作空间，想建立一个Q表，内存是绝对不允许的，而且数据量和时间开销也是个问题。
值函数逼近法是为了解决状态空间过大的问题，也称“维数灾难”。用3 值函数近似与DQN
代替Q表，这个函数可以是线性的，也可以是非线性的。也就是所谓的“重量”。那如何找到这个权重，也就是拟合出这样一个合适的函数呢？
函数
这里就要结合机器学习算法里的一些有监督学习算法，对输入的状态提取特征作为输入，通过MC/TD计算出值函数作为输出，然后对函数参数
这里主要讲回归算法，比如线性回归，决策树，进行训练，直到收敛。
等。在这里，你可以介绍DQN(深Q网)，
神经网络
。好了，现在关键问题来了。如何训练这个网络？换句话说，如何确定网络参数？
实际上它就是Q-Learning和神经网络的结合，将Q-Learning的Q表变成了Q-Network。
训练样本说起来容易，通过策略生成就行了。回想一下Q-Learning，我们通过迭代每一步的回报和当前Q表来更新Q表。然后我们就可以用这个计算出来的Q值作为监督学习的“标签”来设计损失函数。我们采用以下形式，即近似值与真值的均方差。
采用随机梯度下降法迭代求解，可以得到我们想要的结果。具体配方和工艺请参考参考资料。这里就不展开了，其实就是推导。值得一提的是，上述公式是根据不同的方法计算出来的，其形式是不同的。比如用MC的话，就是(return)；用TD(0)，就是；也就是Q-Learning。
在David Silver的课上，他根据每次更新所涉及的样本量，将更新方法分为增量法和批量法。前者是一次更新一个数据，后者是先收集一堆样本，然后抽取其中一部分样本更新Q网，称为“
第一，我们需要一个Loss Function；第二，我们需要足够的训练样本。
”。事实上，DQN提出的DeepMind采用了实证回放的方法。为什么要采用体验回放的方法？因为在训练神经网络的时候，经验回放
。然而，通过强化学习收集的数据之间存在相关性。用这些数据进行序列训练，神经网络当然是不稳定的。体验回放可以打破数据之间的相关性。最后，附上DQN的伪代码。
DQN伪代码学到这里，其实我们可以做一个阶段性的总结。强化学习算法的基本框架可以概括为下图。
强化学习框架本专栏介绍了这张图中的大部分内容，但最重要、应用最广泛的基于策略的方法还没有介绍，这是我们后面要重点介绍的。
假设样本是独立同分布的
[1]强化学习：介绍-第9章：基于策略的近似预测[2]强化学习：导论——第十章：基于策略的近似控制
[3]David Silver的RL课程讲座6 -价值函数逼近(视频、幻灯片)
[4]DQN 5深度解读DQN算法从进入到放弃
[5]咸鱼强化学习之路6值函数逼近与DQN
