初学者的强化学习q learning和sarsa
Reinforcement learning is a fast-moving field. Many companies are realizing the potential of RL. Recently, Google’s DeepMind success in training RL agent AlphaGo to defeat the world Go Champion is astounding.
强化学习是一个快速发展的领域。 许多公司正在意识到RL的潜力。 最近，Google的DeepMind成功地训练了RL代理商AlphaGo击败世界围棋冠军。
The full documentary is available here:
完整的纪录片可以在这里找到：
演示地址
But what is RL? RL is a branch of machine learning where the agent learns a behavior by trial and error. That means the agent interacts with its environment without any explicit supervision, the “desired” behavior is emphasized by a feedback signal called a reward. The agent is rewarded when taking a “good” action or it can be “punished” when it takes a “bad” action.
但是什么是RL？ RL是机器学习的一个分支，其中代理通过反复试验来学习行为。 这意味着主体在没有任何明确监督的情况下与其环境进行交互，“期望的”行为被称为奖励的反馈信号所强调。 采取“好”行动时会给代理人以奖励，而采取“不好的”行动时会被“惩罚”。
In RL terminology, observations are known as states. Hence, the agent learning path comprises a series of actions taken on states and getting rewards as feedback. At the early stages of learning, the agent doesn't know the best action to take in a specific state, after all that is the whole learning objective.
在RL术语中，观察称为状态。 因此，代理学习路径包括对状态采取的一系列动作并获得奖励作为反馈。 在学习的早期阶段，代理人不知道在特定状态下采取的最佳行动，毕竟这是整个学习目标。
The agent objective is to maximize the sum of the rewards in a long-term. The maximization is long-term meaning that we are not only concerned with taking actions that yield the highest immediate reward but also, more generally, the agent is trying to learn the best strategy that gives best cumulative reward in a long run. Some of the rewards can be delayed. This objective is described as maximizing the expected return which is expressed as follows:
代理商的目标是在长期内最大化回报的总和。 最大化是长期的，这意味着我们不仅关心采取能产生最高即时奖励的行动，而且更广泛地讲，代理商正在尝试学习从长远来看可以提供最佳累积奖励的最佳策略。 一些奖励可能会延迟。 该目标被描述为使预期收益最大化，其表示如下：
When γ is closer to 0, the agent is near-sighted (gives more emphasis on the immediate reward). If the discount factor is closer to 1, the agent is more far-sighted.
当γ接近于0时，代理是近视的(给予即时奖励更多的重视)。 如果折扣系数接近1，则代理商的眼光更远。
The goal of RL algorithms is to estimate the expected return when the agent takes an action in a given state while following a policy. These are known as Q-values and estimate “how good” it is for the agent to take a given action in a a given state.
RL算法的目标是估计代理遵循策略在给定状态下采取行动时的预期收益。 这些被称为Q值，并估计代理在给定状态下采取给定操作的“良好程度”。
Q-learning is one of the most popular RL algorithms. QL allows the agent to learn the values of state-action pairs through continuous updates. As long as each state-action pair are visited and updated infinitely often, QL guarantee an optimal policy. The equation for updating the values of state-action pairs in QL is given as:
Q学习是最流行的RL算法之一。 QL允许代理通过连续更新来学习状态-操作对的值。 只要对每个状态操作对进行无限制的访问和更新，QL就能保证最佳策略。 更新QL中的状态-动作对值的公式为：
Note that, in QL, the agent observes the current state, Sₜ, takes an action, Aₜ, ,and observe reward Rₜ₊₁ and observes the next state Sₜ₊₁.While updating, QL considers the best possible action (the max operator) in the next state regardless of the action that will be taken by the current policy, Aₜ₊₁. Because of this rule, QL is known as an off-policy algorithm. Learning rate, α, determines how big a step the agent is taking while updating its Q-value estimates.
请注意，在QL中，代理观察当前状态Sₜ，采取行动Aₜ,,并观察奖励Rₜ₊₁并观察下一个状态Sₜ₊₁。在更新时，QL会考虑可能的最佳行动(最大算子)，无论当前策略Aₜ₊₁将采取何种行动。 由于此规则，QL被称为策略外算法。 学习率α决定了代理商在更新其Q值估计值时所采取的步骤。
Another commonly applied algorithm is known as SARSA. In SARSA, the updating follows the following equation:
另一种常用的算法称为SARSA。 在SARSA中，更新遵循以下公式：
Note the difference between the QL and SARSA update rules: in SARSA, the value of the action chosen by the current policy in Sₜ₊₁ is considered. Hence, SARSA is known as an on-policy algorithm.
注意QL和SARSA更新规则之间的区别：在SARSA中，考虑了Sₜ₊₁中当前策略选择的操作的值。 因此，SARSA被称为基于策略的算法。
For more details on the procedures of both QL and SARSA algorithms, you can refer to “Reinforcement learning: An introduction by RS Sutton and AG Barto”.
有关QL和SARSA算法的过程的更多详细信息，请参阅“ 强化学习：RS Sutton和AG Barto的介绍 ”。
Now, lets see an example of applying QL and SARSA in the popular cartpole problem of the openai gym python environment. Check the link below to learn more about the cartpole environment.
现在，让我们看一个在openai健身房python环境中流行的卡特波问题中应用QL和SARSA的示例。 检查下面的链接，以了解有关卡尔特波尔环境的更多信息。
First, the cartpole environment has observations (states) that are continuous. You can check this using the following code:
首先，卡特彼勒环境具有连续的观察(状态)。 您可以使用以下代码进行检查：
import numpy as np
import gym
env = gym.make("CartPole-v1")
# there are two actions
print("number of actions: " + np.str(env.action_space.n))
# check the observations bounds for each (position, velocity, angle, angular velocity)
for _ in range(4):print (env.observation_space.high[_])print (env.observation_space.low[_])But QL and SARSA are applicable in finite state-action spaces, hence the continuous observations about position, velocity, angle and angular velocity should be descretized (similar values are added in similar buckets). This can be done by the following code snippet:
但是QL和SARSA适用于有限状态作用空间，因此应减少对位置，速度，角度和角速度的连续观测(在相似的铲斗中添加相似的值)。 可以通过以下代码片段完成此操作：
def discretize_state(self, obs):discretized = list()for i in range(len(obs)):scaling = (obs[i] + abs(self.lower_bounds[i])) / (self.upper_bounds[i] - self.lower_bounds[i])new_obs = int(round((self.buckets[i] - 1) * scaling))new_obs = min(self.buckets[i] - 1, max(0, new_obs))discretized.append(new_obs)return tuple(discretized)Once, the state spaces are finite, we can write the algorithm for QL and SARSA training. The update rules of the algorithms, following the equations above, are shown in the following code sample:
一旦状态空间是有限的，我们就可以编写用于QL和SARSA训练的算法。 下面的代码示例显示了遵循上述方程式的算法更新规则：
def QLupdate(self, state, action, reward, new_state):# updating the Q-value of the visited state-action pairself.Q_table[state][action] += self.learning_rate * (reward + self.discount * np.max(self.Q_table[new_state]) - self.Q_table[state][action])def SARSAupdate(self, state, action, reward, new_state, next_action):# updating the Q-value of the visited state-action pairself.Q_table[state][action] += self.learning_rate * (reward + self.discount * self.Q_table[new_state][next_action] - self.Q_table[state][action])These allow us to do the training according to the QL / SARSA procedure. Here, I show the sample code snippet for QL training.
这些使我们能够按照QL / SARSA程序进行培训。 在这里，我显示了用于QL培训的示例代码段。
def QLtrain(self):cum_reward = np.zeros((self.num_episodes))for ep in range(self.num_episodes):current_state = self.discretize_state(self.env.reset())done = Falsewhile not done:#choosing action according to our exploration-exploitation policyaction = self.choose_action(current_state)obs, reward, done, _ = self.env.step(action)cum_reward[ep]+=rewardnew_state = self.discretize_state(obs)self.QLupdate(current_state, action, reward, new_state)current_state = new_stateself.getEpsilon()self.getLR()return cum_rewardprint('QL based training is finished!')Note that we are storing the rewards obtained (the agent receives +1 reward at each step as long as it is upright). The following plots show the cumulative reward obtained by QL and SARSA during a training of 5000 episodes.
请注意，我们将存储获得的奖励(代理只要保持直立，便会在每个步骤中获得+1奖励)。 下图显示了QL和SARSA在5000个情节的训练中获得的累积奖励。
We can see that in both QL and SARSA, the agent is able to accumulate more rewards (learns a better strategy) as the training progresses. QL is shown to outperform SARSA (accumulate rewards faster).
我们可以看到，在QL和SARSA中，代理都可以随着培训的进行而积累更多的奖励(学习更好的策略)。 QL表现优于SARSA(更快地累积奖励)。
翻译自: https://medium.com/ai-in-plain-english/reinforcement-learning-for-beginners-q-learning-and-sarsa-9e228eae82ab
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2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？
原标题：电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢？一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间：2020-04-20 22:24:19 浏览次数：729次 区域： 南阳 > 卧龙 列举网提醒您：为保障您的权益，请不要提前支付任何费用！ 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于：钉钉，外勤365，红圈通，企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”，长时间没反应，无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了，具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面，长时间没反应，无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过，网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办？...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法，并在最后教给你1种保护系统安全的好方法，一起来看看！电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中，添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候，开启电脑发现电脑显示：配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢？下面小编就带着大家一起看看吧！如果能够正常进入系统，建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题，就是我们的win7系统在关机的时候，总是喜欢显示“准备配置windows，请勿关机”这样的一个页面，没有什么大碍，但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机，非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时，一般是您正对windows进行升级，但是这个要是长时间没有反应，我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了，来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况，当我们打开电脑之后，发现一直停留在一个界面：“配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机”，等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57