通过Double DQN降低估值偏差、Dueling DQN优化状态价值与动作优势的估计、PER根据TD-error优先选择重要的经验进行学习、Multi-step Learning使用多步奖励更新、Distributional DQN估计回报的整体分布以及Noisy Nets增强自适应探索能力。 特点: 整合多种技术改进,实现了目前一些环境中的最佳性能,显著提高了学习效率和策略性能,...
当然,这三个算法框架都有各自的特点和适用 domain,结合对项目的分析,是可以提前评估最合适的算法的。 1.强化学习——探索和利用的平衡游戏 总体来说,强化学习是一个探索(Exploration)和利用(Exploitation)的平衡游戏,前者使 agent 充分遍历环境中的各种可能性,从而有机会找到最优解;后者利用学到的经验指导 agent 做...
入门深度强化学习 DQN(Deep Q-learning),连续状态、离散动作 入门深度强化学习DDPG(Deep DPG),连续状态,连续动作 入门后,可以先从TD3、SAC和PPO三种算法开始用起 用于入门的算法只能用来入门,实际做项目不要使用,至少也要用加粗的算法,尽管它们不是2021的 SotA(State of the Art 最高水准的算法),但已经足够好用...
在使用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法解决实际问题的过程中,明确任务需求并初步完成问题定义后,就可以为相关任务选择合适的DRL算法了。 以DeepMind的里程碑工作AlphaGo为起点,每年各大顶级会议DRL方向的论文层出不穷,新的DRL算法如雨后春笋般不断涌现,大有“乱花渐欲迷人眼”之势。 然而,落地工作中...
深度强化学习落地⽅法七步曲写在前⾯、需求分析、算法选择、动作空间、状 态空间、回报函数、训练 ⼤纲 1、写在前⾯ 2、需求分析篇 3、算法选择篇 4、动作空间篇 5、状态空间篇 6、回报函数篇 7、训练篇 正⽂ ⼀、写在前⾯ 缘起 随着这波⼈⼯智能浪潮的兴起，强化学习（Reinforcement Learning...
DQN是借助AlphaGo最早成名的深度强化学习算法,其核心思想是利用Bellman公式的bootstrap特性,不断迭代优化一个Q(s,a)函数,并据此在各种状态下选择action。其中Q(s,a)函数拟合的是一对状态-动作的长期收益评估,该算法没有显式的policy。DQN探索和利用的平衡靠的是一种称为ε-greedy的策略,针对最新的Q(s,a)函数和...
DQN是借助AlphaGo最早成名的深度强化学习算法,其核心思想是利用Bellman公式的bootstrap特性,不断迭代优化一个Q(s,a)函数,并据此在各种状态下选择action。其中Q(s,a)函数拟合的是一对状态-动作的长期收益评估,该算法没有显式的policy。DQN探索和利用的平衡靠的是一种称为ε-greedy的策略,针对最新的Q(s,a)函数和...
原标题:深度强化学习落地方**(3)—— 算法选择篇 深度强化学习落地方**(3)—— 算法选择篇 - WYJJYN的文章 -知乎 前言 虽然每年RL方向的paper满天飞,但真正具有普遍实用价值的突破性工作实在不多,大多数还是在经典框架基础上的改进和扩展。DRL常规武器库里的存货主要还是老三样:DQN,DDPG和A3C,它们是深度学习时代...
DQN是借助AlphaGo最早成名的深度强化学习算法,其核心思想是利用Bellman公式的bootstrap特性,不断迭代优化一个Q(s,a)函数,并据此在各种状态下选择action。其中Q(s,a)函数拟合的是一对状态-动作的长期收益评估,该算法没有显式的policy。DQN探索和利用的平衡靠的是一种称为ε-greedy的策略,针对最新的Q(s,a)函数和...