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...
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′。
Q-learning(约1989年),Sarsa(约1994年),Policy-Gradient(约1999年),DPG(约2014年),DQN(约2015年),DDPG(约2016年)。 从2000年到2010年,基本没什么进展。 可以说在使用显卡进行并行计算(约2010年)以后,深度学习爆发(神经网络和反向传播的理论问题,在1960年代就已经解决),才使机器学习领域整体出现了跨越式发展。...
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...
个人理解:Q-learning是off-policy算法。reward是现在的行为可见的确定的收益,gamma*max(Q[NextState])是预计的未来的总收益(不包括现在,即reward),Q[CurrentState, Action]是预计的现在的总收益(包括现在,即reward),此点参考【强化学习】 时序差分TD error的通俗理解,方程的右侧表示Q值的更新。它使用了目前的Q值,...
【深度学习】强化学习Q-Learning和DQN的应用(迷宫) 文章目录1Q-Learning2例子3用 network 解决4DQN机器人走迷宫代码4.1基础搜索算法介绍(广度优先搜索算法)4.2DQN 1 2 3 4 5 6 7 登录后即可复制 1 Q-Learning 我们做事情都会有一个自己的行为准则, 比如小时候爸妈常说”不写完作业就不准看电视”. 所以我们...
这种情况一般是奖励函数的问题。你可以试一试把奖励clip会不会有改善，有改善的话就继续优化。也可以用...
Deep Q-NetWork 是近些年提出的一种增强学习模型, 相比于传统的Q-learning 算法, 其增加了两个重要的机制:经验回放、目标函数参数固定. NIPS DQN在基本的Deep Q-Learning算法的基础上使用了Experience Replay经验池. 通过将训练得到的数据储存起来然后随机采样的方法降低了数据样本的相关性, 提升了性能, 接下来, Nat...
使用ANN网络DQN算法实现机器自动玩九宫格和CNN网络的五子棋游戏,而且越玩越厉害,目前已经很难和AI对弈获胜,要么输要么平。算法是deepQlearning。后续上传了一个卷积网络的五子棋强化学习算法,都是已经训练好的,运行对应的net.py就可以玩。 展开 收起 暂无标签 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 贡献者 (2)...
DQN 在原先的Q-learning 上做了几个处理: 1. 在选择Action 的时候, 不是用 values.max; 而是用 predict().max 2. 在更新的时候, 不是更新 Q-learning 里的值, 而是通过训练 定量的数据minbatch , 来更新网络的 weights 。 更新了 weights , 其实就是变相更新 values.max 的计算方式; 也就确定了 Actio...