连续空间: 如果问题具有连续的状态和动作空间,应该选择DQN。 4.2 实时决策和离线学习 实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时...
原始的Q-learning 使用目标网络 双Q-learning 双Q-learning训练流程 无论是以复现ChatGPT为目标,还是从更加长远的目标来看,强化学习都会越来越重要。过去几年主要专注在自然语言处理方向上,对强化学习的了解有限。为了系统性的了解强化学习,特意阅读了王树森老师的《深度强化学习》,本文是该书的阅读笔记。《深度强化学习...
**Q-learning的核心思想是:**我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) 使用...
Deep Q-Network,简称DQN,来自论文Human-level control through deep reinforcement learning。论文主要介绍了如何使用DQN 网络训练Agent 在Atari游戏平台上尽可能获得更多的分数。 与Q-Learning相比,DQN主要改进在以下三个方面: (1)DQN利用深度卷积网络(Convolutional Neural Networks,CNN)来逼近值函数; (2)DQN利用经验回...
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...
Deep Q-Networks (DQN)：深度学习的融合 随着深度学习技术的发展，DQN应运而生，将神经网络引入Q-Learning框架，显著提升了学习效率和适应性。DQN通过一个深度神经网络预测Q值，从而能够处理更为复杂的环境状态，如高维图像输入。这种结合使得DQN能够在大规模、连续状态空间的问题上取得突破，比如在《雅达利》游戏集上...
强化学习Q-Learning和DQN算法 1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下: 初始化一个Q-table。 在当前状态ss选择一个动作aa。 执行动作aa,转移到新的状态s′s′。
本文简要地介绍强化学习(RL)基本概念,Q-learning, 到Deep Q network(DQN),文章内容主要来源于Tambet Matiisen撰写的博客,以及DeepMind在2013年的文章“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”。 叙述思路如下: RL有什么用?主要挑战在哪里?(以小游戏引出的信用分配问题(credit assignment problem)为例,并介绍...
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...
第4章:Q-learning与DQN算法:1-算法原理通俗解读 07:13 2-目标函数与公式解析 10:08 3-Qlearning算法实例解读 07:46 4-Q值迭代求解 09:00 5-DQN简介 05:08 第5章:DQN算法实例演示:1-整体任务流程演示 05:22 2-探索与action获取 07:00 3-计算target值 05:18 4-训练与更新 08:13 第6...