DQN(Deep Q Network)是一种融合了神经网络和Q-learning的算法。 DQN 有一个记忆库用于学习之前的经历。Q learning是一种off-policy离线学习法,它能学习当前经历着的,也能学习过去经历过的,甚至是学习别人的经历。所以每次DQN更新的时候,我们都可以随机抽取一些之前的经历进行学习。 随机抽取这种做法打乱了经历之间
DQN是Deep Q-Network的缩写,意为深度Q网络。它是一种将深度神经网络应用于Q学习的算法,能够在高维空间中学习约束较弱的Q值函数近似。 DQN算法的主要思想是: 1. 使用神经网络来逼近Q值函数,而不是使用表格法存储所…
DQN算法的步骤是什么?相关知识点: 试题来源: 解析 答: (1)初始化replay memory D 容量为N; (2)用一个深度神经网络作为Q值网络,初始化权重参数; (3)设定游戏片段总数M; (4)初始化网络输入,并且计算网络输出; (5)以概率ϵ随机选择动作at或者通过网络输出的Q(max)值选择动作at; (6)得到执行at后的奖励rt...
根据社区特征,可以知道社区中的节点共享相同的信息,而不同社区中的节点共享不同的信息。 因此,产生了基于标签传播的社区检测算法。标签传播算法的最大优点是该算法不需要任何参数,并且具有线性时间复杂度,因此执行效率非常高。 但是该算法只能检测不重叠的社区结构。LPA-Zhu et al. 基于分层划分的方法:基于分层划分的...
由于舍友买菜只考虑打折与否,而不考虑是否好吃,于是可以认为食材的出现是无法控制的,只能预测。这个时候模型就可以建成一个马尔科夫决策过程(MDP),然后使用强化学习的DQN算法去解决,当然可以采用贪心算法作为比较的baseline。 2. 菜品多样性的处理 直接将打分简单相加是不合理的,这样会导致连着吃同一种食物——虽然大...
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在paddle中,如何将一个网络的参数全部复制到另一个完全一样的网络中?实现思路是什么?(用于强化学习DQN算法中)#25657 New issue ClosedDescription ydchen9 opened on Jul 22, 2020 能否提供简要的实现思路,当然能具体点更好。感谢! 另,因为我使用的是python2.6,因此无法安装parl库。只能自己动手实现。 Metadata...
浅谈内存频率对深度强化学习训练速度的影响 | 作为一名普通研究生,入坑强化学习以后感觉还挺有意思的...但是最近在Atari游戏中使用DQN算法训练的时候不禁感叹...真的是太慢了.简单尝试了几个环境,Roadrunner,Seaquest,Breakout以及Pong等等,除了Roadrunner和breakout速度还比较快以外,其他几个环境训练起来简直是龟速...无...
建议看一下有没有写forward函数，因为在pytorch的nn.Module里面要求子类强制实现的并且比较常用的方法就是...