1. Reinforcement Learning Toolbox ：MATLAB提供的强化学习工具箱，支持使用DQN、PPO、SAC和DDPG等算法进行策略训练，可以与深度学习框架集成，支持在多CPU、GPU上并行运行仿真。2. Deep Reinforcement Learning (DeepRL) ：一个开源项目，提供了多种深度强化学习算法的实现，适合研究者和学习者进行学习和实验。3. Deep...
解决这类问题的机器学习算法称为强化学习(reinforcement learning,RL)。虽然传统的强化学习理论在过去几十年中得到了不断的完善,但还是难以解决现实世界中的复杂问题。 深度强化学习(DRL,deep reinforcement learning)是深度学习与强化学习相结合的产物,它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力,以及强化学习的决...
近年来,深度学习(Deep Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)的结合为AI带来了性的突破。这种结合不仅提升了AI系统的表现,还扩展了其应用范围,影响了从图像识别到自然语言处理等多个领域。 1. 深度学习的突破 1. Breakthroughs in Deep Learning 1.1 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs) Deep Neural Netw...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是强化学习(Reinforcement Learning,RL)和深度学习(Deep Learning,DL)的结合,它通过神经网络等深度学习技术来优化强化学习算法。DRL是一种机器学习的方法,强化学习是指在一个环境中,学习一个代理人(Agent)在不断与环境交互的过程中,通过奖励的方式,不断优化策略,使得代理...
[4] Hao Dong, Zihan Ding, Shanghang Zhang, Hang Yuan, Hongming Zhang, Jingqing Zhang, Yanhua Huang, Tianyang Yu, Huaqing Zhang, Ruitong Huang. (2020) Deep Reinforcement Learning: Fundamentals, Research, and Applications. Springer. [5] R Rafailov et. al, Direct Preference Optimization: Your ...
Q-Learning Q值函数是常用的目标函数,代表回报的期望。 可以通过推导和一定的假设得到真实值和预估值: 更新过程如下所示: epsilon-Greedy算法 epsilon为随机选取行为的概率,1-epsilon为选择最大目标值行为的概率。这种算法有利于模型的训练。 DQN算法 本质上就是利用神经网络来取代马氏决策过程的概率表。
深度强化学习 Deep Reinforcement Learning(DRL)) 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)本质上属于采用神经网络作为值函数估计器的一类方法,其主要优势在于它能够利用深度神经网络对状态特征进行自动抽取,避免了人工 定义状态特征带来的不准确性,使得Agent能够在更原始的状态上进行学习。
deepmind 在2013年的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning提出的DQN算是DRL的一个重要起点了,也是理解DRL不可错过的经典模型了。网络结构设计方面,DQN之前有些网络是左图的方式,输入为S,A,输出Q值;DQN采用的右图的结构,即输入S,输出是离线的各个动作上的Q值。之所以这样,左图方案相对右图最大的缺点是对于...
而深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)兼具了深度学习对高维输入的处理能力与强化学习的决策能力,能够实现由高维的感知信息到连续动作空间输出的直接映射,非常适合处理环境复杂、交互频繁的自动驾驶任务。 上图是百度 Apollo 使用的一种典型的感知-规划-控制序列式架构(Sequential perception-planning-action...