ReinforcementLearningwithCode【Code2.TabularSarsa】ThisnoterecordshowtheauthorbegintolearnRL.Boththeoreticalunderstandingandcodepracticearepresented.ManymaterialarereferencedsuchasZhaoShiyu’sMathematicalFoundationofReinforcementLearning.ThiscodereferstoMofan’sreinforcementlearningcourse.文章目录Reinforcem

时态差分法（TemporalDifference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP）中的强化学习问题。下面是最简单的TD方法更新：它只使用当前行动之后的奖励值和下一个状态的值作为目标。Sarsa（State-Action-Reward-State-Action）和Q-learning是都是基于时态差分法的强化学习方法。Sarsa和Q-learning的区别Sarsa代表State-Action-Reward-State-Ac

强化学习是一种机器学习技术，它关注的是在特定环境中，如何最大化一个智能体（agent）的累积奖励（reward）。强化学习算法会根据当前状态和环境的反馈来选择下一个动作，不断地进行试错，从而优化智能体的行为。SARSA是一种基于强化学习的算法，它可以用于解决马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）问题。在MDP中，一个智能体处于一个状态，可以选择执行某个动作，并且会获得一个奖励。这个过程会重复进行，智能体会根据当前状态、动作和奖励来更新自己的行为。下面是SARSA算法的详细步骤：1、初始化Q值函数：在SARSA算法中，Q值函数表示在某个状态下采取某个动作可以获得的

Sarsa算法是TD算法的一种，之前没有严谨推导过TD算法，这一篇就来从数学的角度推导一下Sarsa算法。注意，这部分属于TD算法的延申。7.Sarsa算法7.1推导TDtarget推导：Derive。这一部分就是Sarsa最重要的内核。折扣回报：$U_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+\gamma^3R_{t+3}+\cdots\\quad={R_t}+\gamma\cdotU_{t+1}$即将\(R_{t+1}\)之后都提出一个\(\gamma\)项，后面括号中的式子意义正为\(U_{t+1}\)通常认为奖励\(R_t\)依赖于t时刻的状态\(S_t\

Sarsa算法是TD算法的一种，之前没有严谨推导过TD算法，这一篇就来从数学的角度推导一下Sarsa算法。注意，这部分属于TD算法的延申。7.Sarsa算法7.1推导TDtarget推导：Derive。这一部分就是Sarsa最重要的内核。折扣回报：$U_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+\gamma^3R_{t+3}+\cdots\\quad={R_t}+\gamma\cdotU_{t+1}$即将\(R_{t+1}\)之后都提出一个\(\gamma\)项，后面括号中的式子意义正为\(U_{t+1}\)通常认为奖励\(R_t\)依赖于t时刻的状态\(S_t\