Machine learning Epsilon贪婪q学习中的Epsilon和学习速率衰减

我知道epsilon标志着勘探和开发之间的权衡。一开始，你希望ε值高，这样你就可以大跃进，学到东西。当你了解未来的奖励时，ε应该衰减，这样你就可以利用你发现的更高的Q值

然而，在随机环境中，我们的学习速度是否也会随着时间而衰减？我看到的帖子只讨论了ε衰变

我们如何设置ε和alpha以使值收敛

一开始，你想让epsilon很高，这样你就可以大跃进，学到很多东西

我想你弄错了ε和学习率。这个定义实际上与学习率有关

学习率衰减

学习率是指你在寻找最优政策方面的飞跃程度。就简单的QLearning而言，它是指每一步更新Q值的量

更高的alpha意味着您正在大步更新Q值。当代理学习时，您应该将其衰减以稳定模型输出，从而最终收敛到最优策略

ε衰变

当我们根据已有的Q值选择特定动作时，使用ε。例如，如果我们选择纯贪婪方法（epsilon=0），那么我们总是在特定状态的所有q值中选择最高的q值。这导致了探索中的问题，因为我们很容易陷入局部最优

因此，我们引入了一种使用ε的随机性。例如，如果epsilon=0.3，则我们选择概率为0.3的随机动作，而不考虑实际q值

查找有关epsilon贪婪策略的更多详细信息

总之，学习率与你的跳跃幅度有关，而ε与你采取行动的随机性有关。随着学习的进行，两者都应该衰减，以稳定和利用收敛到最优策略的学习策略。

作为所述学习率[衰减]的答案，我想详细阐述一下epsilon贪婪方法，我认为这个问题隐含了一个衰退的epsilon贪婪勘探和开发方法

在训练RL策略期间，平衡探索和开发的一种方法是使用epsilon-greedy方法。例如，=0.3表示概率=0.3时，从动作空间中随机选择输出动作，概率=0.7时，根据argmax（Q）贪婪地选择输出动作

改进的epsilon贪婪方法称为衰减epsilon贪婪方法。 例如，在这种方法中，我们训练一个总共有N个时期/事件的策略（这取决于具体问题），算法最初设置=（例如，=0.6），然后在训练时期/事件中逐渐减少到=（例如，=0.1）结束。 具体而言，在初始训练过程中，我们让模型更自由地以高概率（例如，=0.6）探索，然后使用以下公式逐渐降低训练时间/事件的速率r：

在这种以极小的探索概率结束的更灵活的选择下，训练过程之后将更加关注利用（即贪婪），而当策略近似收敛时，它仍然可以以极小的概率进行探索

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您可以在中看到衰减ε贪心方法的优点。

只是为了澄清，如果ε衰减，策略ε贪心吗？或者在这种情况下它是epsilon soft，或者两者都是？