Q学习算法的状态和动作都是随机选择的,所以DQN的状态和动作也应该随机选择,选择方式常用ε-贪心算法: ε-贪心法算法为 ℇ-贪心法策略是强化学习最基本最常用的随机策略。 按值函数选取动作,称作“利用”;随机选取其它的动作,称作“探索”。ε-贪心法算法兼顾了“利用”和“探索”。 四.double DQN的思想和方法 ...
深度强化学习概念特别多,网上搜集了一些代码,做一些整合,并让gpt4进行讲解。这段DQN代码是一个完整且相对复杂的深度强化学习实例,使用PyTorch Lightning框架来简化训练循环。 代码讲解 import argparse import os from collections import OrderedDict, deque, namedtuple from typing import Iterator, List, Tuple import g...
【深度强化学习】基于深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)DQN的Cart Pole Balance研究(Matlab代码实现), 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的
[1]在2015年提出了在强化学习领域经典的算法Deep Q-Network (DQN) 。 整个算法用下面的算法流程图展示: DQN算法 DQN模型利用Function Appromimation 思想来逼近value function的函数,具体来说,采用深度学习的梯度下降来学习出近似的的value fuinction。 第一个阶段# 初始化反馈存储D 初始化 action-value函数Q网络...
虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入完全通过学习来玩Atari游戏的成果。之后DeepMind在...
五. Deep Q-network(DQN) 现实中强化学习面临的状态空间往往是连续的,存在无穷多个状态。这种情况下,就不能再使用表格对价值函数进行存储,采用价值函数近似(Value Function Approximation)的方式进行逼近 在连续的状态和动作空间中,可以用函数 来表示近似计算: ...
在DQN中,Q值表中表示的是当前已学习到的经验。而根据公式计算出的 Q 值是agent通过与环境交互及自身的经验总结得到的一个分数(即:目标 Q 值)。最后使用目标 Q 值(target_q)去更新原来旧的 Q 值(q)。而目标 Q 值与旧的 Q 值的对应关系,正好是监督学习神经网络中结果值与输出值的对应关系。
深度强化学习模型DQN的主要任务就是把Q-Table(储存Q值的表格)的更新问题变成一个函数拟合问题,并且和卷积神经网络(CNN)结合起来,在高维连续的数据中存储每个状态动作所对应的Q值(可以理解为value值,在初始化时能够因问题场景不同而被赋予不同的值),这样可以提高算法的准确性和稳定性。参考文献:[1] Abbasi ...
基于价值的深度强化学习本质上是一个 Q Learning 算法,目标是估计最优策略的 Q 值。 不同的地方在于 Q Learning 中价值函数近似用了深度神经网络。比如 DQN 在 Atari 游戏任务中,输入是 Atari 的游戏画面,因此使用适合图像处理的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。下图就是 DQN 的框架图。
Deep Q-network(DQN)是一项实用度很高的强化学习算法,下面进行一个简介,后期还会持续更新。 这个是DQN的一个算法伪代码表示: 首先初始化,我们初始化2个网络:Q 和Q^,其实Q^就等于Q。一开始Q^这个目标 Q 网络,跟我们原来的Q网络是一样的。在每一个episode(回合),我们用actor(演员)去跟环境做交互...