-greedy策略选择下一个动作执行并用这个动作更新,这里我们的更新策略(评估策略)与我们的行为策略都是 ϵ -greedy策略,这种算法我们也称为on-policy策略。 DQN 前面总结的Sarsa和Q-learning都是基于表格的value-based的算法,基于表格的算法在对于现实场景下高维度的状态和动作空间很难处理,因此和深度学习的结合显得理...
本文将深入剖析三种常用的强化学习算法:Q-learning、DQN和策略梯度算法。 一、Q-learning Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q...
⊙利用梯度下降法,用目标值y对Q网络进行更新,设定损失值为(y−Q(s,a;θ))2 ⋆每C步将Q网络的参数拷贝给Q^,即θ−←θ 如果你对神经网络以及梯度下降法这两个概念不熟悉的话,可以选择看看我以前的介绍: P2 : Start with Neurons - 知乎 (zhihu.com) 最后附上一张算法流程图,帮助读者理解: DQN算...
在强化学习领域,DQN 算法是一种广受欢迎的经典方法,它基于价值函数进行学习。 1. 强化学习:基于样本的 Q 值迭代 与Q-learning 类似,DQN 致力于估计在给定状态下执行某个动作的长期回报。为实现这一目标,DQN 利用贝尔曼方程来构建一个目标值,该目标值由当前状态的即时奖励和从下一个状态到序列结束的最大可能价值...
基于模型的方法对仿真很有用。基于模型的强化学习的例子包括值迭代和策略迭代,因为它使用具有转移概率和奖励函数的MDP。 无模型方法不需要知道或学习转移概率来解决问题。我们的代理直接学习策略。 无模型方法对于解决现实问题很有用。无模型强化学习的例子包括Q-learning...
DQN和策略网络专为离散动作设计,而在处理连续控制问题时,我们需要将动作空间离散化。DPG(Deterministic Policy Gradient)的出现,正是为了解决连续动作的控制难题,它使用确定性策略梯度更新策略网络,同时引入target network来解决bootstrapping问题,确保学习的稳定性。回归概念与实践 在策略网络的设计中,...
深度强化学习的基本模型1.价值迭代与策略迭代。2.基于值函数的方法和基于策略的方法。3.深度神经网络在强化学习中的应用。深度学习与强化学习结合深度Q网络(DQN)1.DQN的原理与实现方法。2.经验回放与目标网络的技术。3.DQN在各种游戏任务中的应用与效果。策略梯度方法1.策略梯度方法的原理与实现方式。2.演员-评论...
深度强化学习可分为 确定策略梯度 Deterministic PG 与 随机策略梯度 Stochastic PG。从工程实现的角度看:它们探索环境的方式不同。确定策略会为 action 添加一个由人类指定的高斯噪声,随机策略会让 policy network 为 action 输出一个用于探索的 noise。此外,DQN 经常使用 epsilon-Greedy 作为作为探索手段,Noisy DQN ...
其中,深度强化学习算法如深度确定性策略梯度(DDPG)和双重深度Q网络(DQN)等在自适应学习率的基础上取得了显著的进展。这些算法通过神经网络近似值函数和策略函数,结合自适应学习率的优化方法,能够有效地应对连续动作空间中的挑战。 四、应用案例与效果评估 基于自适应学习率的强化学习算法在连续动作空间中的应用已经在...
- DQN改进系列(Double DQN、Prioritised replay、Dueling Network)- Policy Gradient基础实现 - DDPG算法原理和实现 - SeqGAN模型原理解析 记住,每个HTML文档的灵魂在于标签,它隐藏在幕后,为搜索引擎和SEO提供关键信息。了解并善用这些标签,你的网页将会更具影响力。