在强化学习的早期研究中,Q学习是一种经典算法,它通过构建Q值表来描述每个状态-动作对的长期累积奖励。然而,当状态和动作空间变得巨大甚至连续时,Q学习方法难以扩展。为此,深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)引入了神经网络来逼近Q函数,并取得了显著的成果,如成功应用于Atari游戏。但DQN算法在实际应用中暴露出了一些问题...
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 ...
1. Q-learning: Off-Policy TD Control Q-learning 是一种 off-policy TD 方法。 什么是 off-policy 呢? 强化学习中的策略可以按目标策略和行为策略进行分类: 目标策略(target policy):智能体要学习的策略 行为策略(behavior policy):智能体与环境交互的策略,即用于生成行为的策略 Off-policy 是指行为策略和目...
[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...
目录 一、技术构成 二、深度学习和强化学习区别 三、两种决策方法 四、强化学习的工作方式 五、强化学习网络设计 六、奖励的使用 一、技术构成 深度强化学习由两个技术构成: 1)RL:Reinforce Learning 强化学习 2)DL:Deep Learning 深度学习 二、深度学习和强化学习区别 1)强化学习完成两个任务:规划 和 决策 2)...
用代码来理解深度强化学习领域的方方面面。从零开始编写强化学习的环境和算法,让初学者全面理解强化学习的基础知识到前沿算法。本系列讲座估计总长度十期。本期介绍了完整版本的Deep Q-Network。 科技 计算机技术 人工智能 神经网络 教程 DQN Python 强化学习 ...
而在强化学习中,Deep Q-Learning Network(DQN)则是一个里程碑式的算法,它结合了深度学习和强化学习的优势,实现了对大规模状态空间的有效处理。本文将带您一探DQN的奥秘,理解其原理、问题及其改进方法。 一、DQN的基本原理 DQN是一种基于价值的强化学习方法,与传统的Q-Learning算法类似,但它利用深度神经网络(Deep ...
DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法。使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了。当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 ...
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...
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 ...