learning_rate=0.01,reward_decay=0.9,e_greedy=0.9):self.actions=actions# a listself.lr=learning_rate# 学习率self.gamma=reward_decay# 奖励衰减self.epsilon=e_greedy# 贪婪度self.q_table=pd.DataFrame(columns=self.actions,dtype=np.float64)# 初始 q_tabledefchoose_action(self,observation):self.chec...
事实上,所谓的DQN就是将神经网络和Q-Learning结合,将Q表格变成了Q网络。 2.2 Deep Q-Learning算法思路 DQN是一种Off-Policy算法,用李宏毅老师的话讲,可以看着别人学习,那么DQN为什么能够看着别人学习呢?DQN采用了一种经验回放的方式进行学习。每次agent和环境交互得到的奖励,当前状态和下一个状态等数据保存起来,用于...
Q-Learning方法很好的解决了这个迷宫问题,但是这终究只是一个小问题(状态空间和动作空间都很小),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。 3 值函数近似与DQN 值函数近似(Function Approximation)的方法就是为了解决状态空间过大,...
Q-Learning方法很好的解决了这个迷宫问题,但是这终究只是一个小问题(状态空间和动作空间都很小),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。 3 值函数近似与DQN 值函数近似(Function Approximation)的方法就是为了解决状态空间过大,...
3. 理解什么是DQN,弄清它和Q-Learning的区别是什么。 2用Q-Learning解决经典迷宫问题 现有一个5房间的房子,如图1所示,房间与房间之间通过门连接,编号0到4,5号是房子外边,即我们的终点。我们将agent随机放在任一房间内,每打开一个房门返回一个reward。图2为房间之间的抽象关系图,箭头表示agent可以从该房间转移到...
3. 理解什么是DQN,弄清它和Q-Learning的区别是什么。 2用Q-Learning解决经典迷宫问题 现有一个5房间的房子,如图1所示,房间与房间之间通过门连接,编号0到4,5号是房子外边,即我们的终点。我们将agent随机放在任一房间内,每打开一个房门返回一个reward。图2为房间之间的抽象关系图,箭头表示agent可以从该房间转移到...
在本文中,我们将逐步探索强化学习的基础,从Q-learning开始,深入到DQN(Deep Q-Network)和DDQN(Double DQN),深入了解强化学习的迭代过程以及如何利用深度学习改进Q-learning。 1. Q-learning基础介绍 Q-learning是一种基于价值的强化学习算法,其核心目标是学习一个动作价值函数Q(s, a),表示在当前状态s下执行动作a...
1.3、Q-Learning Q-Learning是一种异策略(off policy)的时序差分方法,即动作策略为ε-greedy策略,目标策略为贪婪策略。在更新值函数时并不完全遵循交互序列,而是选择来自其他策略的交互序列的子部分替换了原来的交互序列。从思想来说,它结合了子部分的最优价值,更像是结合了价值迭代的更新算法,希望每一次都使用前面...
强化学习是一种人工智能技术，其中，系统通过与环境互动来学习如何做出最佳决策。本文将带你从Q-Learning深入理解到DQN，揭开强化学习演进的神秘面纱。首先，让我们回顾一下Q-Learning。这是一个基于TD（Temporal Difference）的off-policy方法，用于学习在给定状态下执行动作所能获得的期望奖励。Q-Learning通过...
中,我们通过CartPole的OpenAI Gym环境实现了Q-learning算法,这一期,我们将会分析Q-learning算法面临的maximization bias 问题和提出double learning算法来改进。接着,我们将tabular Q-learning算法扩展到用带参函数来近似 Q(s, a),这就是Deepmind 在2015年Nature上发表的Deep Q Network (DQN)思想:用神经网络结合Q-lea...