2. Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来预测采取某个动作在某个状态下的期望回报。3. DQN的提出：在状态空间非常大或者连续的情况下，传统的Q-Learning方法难以应用，因为无法为每个状态-动作对存储Q值。DQN通过使用深度神经网络来近似Q函数，解决了这个问...
接下来讲一些在 深度Q网络 里一定会用到的技巧。第一个技巧是目标网络(target network)。我们在学习Q函数的时候,也会用到时序差分方法的概念。我们现在收集到一个数据,比如在状态 s_t 采取动作 a_t 以后,得到奖励 r_t ,进入状态 s_{t+1} 。根据Q函数,我们可知 Q_\pi(s_t,a_t)=r_t+Q_\...
P = np.zeros((4,2,4))# 初始化 Q 矩阵Q = np.zeros((4,2))# 设定学习参数alpha =0.5gamma =0.95epsilon =0.1n_episodes =10000# 对每个情节进行循环for_inrange(n_episodes):# 初始化状态s = np.random.choice([0,1,2,3])# 对每个时间步进行循环,限制最大步数为 100,防止陷入无限循环for_i...
深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)是强化学习领域的一个重要突破,由Mnih等人在2015年发表于《Nature》的一篇论文中首次提出。在此之前,Q-learning等表格型Q学习方法在处理具有大量状态和动作空间的环境时面临维度灾难,无法有效存储和更新Q值表。而DQN成功地将深度学习技术应用于Q学习框架中,通过神经网络近似Q函数,极大...
深度Q网络是将Q学习中的动作-价值函数Q函数近似为一个深度神经网络。通过将状态作为输入，输出每个动作对应的Q值，智能体可以根据当前状态选择最优的动作。深度Q网络的训练目标是最小化Q函数的均方误差损失，通过梯度下降算法更新网络参数。四、深度Q网络算法 深度Q网络的算法主要包括经验回放和固定目标网络。经验回放是...
分层深度Q网络(Hierarchical-DQN)算法 Hierarchical-DQN(Hierarchical Deep Q-Network) 是一种分层强化学习算法,专门设计用于解决复杂的任务,通过将任务分解为层次化的子任务来学习。它结合了深度 Q 网络(DQN)和分层强化学习的思想,将复杂任务分解为多个具有不同时间尺度的子任务。Hierarchical-DQN 的设计思路和 FeUdal ...
Q算法是一种线下策略(off-policy)算法(这种算法具有从旧的历史数据学习的能力)。Q学习算法的扩展是SARSA(在线策略(on-policy)算法)。唯一区别在于Q(S,A)表的更新: 2. 深度强化学习(深度Q网络--DNQ) 当所有可到达的状态处于可控(能够迭代)并且能存储在计算机RAM中时,强化学习对于环境来说是足够好用的。然而,...
深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)是一种将Q学习扩展到深度神经网络的强化学习方法。它结合了强化学习和深度学习的优势,能够在复杂环境中学习高效的决策策略。本文将介绍深度Q网络的原理、算法以及其在各个领域的应用,并对其进行分析和讨论。 一、Q学习简介
在学习过程中,我们使用两个不相关的Q网络(Q_network_local和Q_network_target)来计算预测值(权重θ)和目标值(权重θ’)。经过若干步骤后,目标网络会被冻结,然后拷贝实际的Q网络的权重到目标网络权重。冻结目标Q网络一段时间再用实际Q网络的权重更新其权重,可以稳定训练过程。
深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术,并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练。 状态-价值函数(state-value function):其输入为演员某一时刻的状态,输出为一个标量,即当演员在对应的状态时,预期的到过程结束时间段内所能...