之前的文章蒙特卡洛方法(MC)和时序差分(TD)介绍了 Q-learning,这篇文章我们介绍把 deep learing 引入 Q-learning 的 DQN 算法。 算法描述 Q-learning(离轨) 策略改进(把策略改进提前实现起来更简单,也可以像 MC 那样使用任意ε-策略采样) 贪心策略 (目标策略) ...
self.act_dim)action_onehot=layers.cast(action_onehot,dtype='float32')# 下面一行是逐元素相乘,拿到action对应的 Q(s,a)# 比如:pred_value = [[2.3, 5.7, 1.2, 3.9, 1.4]], action_onehot = [[0,0,0,1,0]]# ==> pred_action_value = [[3.9]]pred_action_value=layers...
【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧!共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、2 目标函数与公式解析、3 Qlearning算法实例解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
总体来看，Q-Learning和DQN作为增强学习中的两种重要的价值迭代算法，各有其独特的优势和局限。Q-Learning算法简单、直观，适用于状态和动作空间较小的问题；而DQN通过引入深度学习，能够处理更复杂的问题，但同时也需要更多的数据和计算资源。在实际应用中，我们需要根据问题的特性和资源限制，选择最合适的算法。无论是...
强化学习算法主要分为基于模型和无模型的,像 Q - learning 是无模型算法的典型代表,而动态规划是基于模型的。这种学习方式在游戏、机器人控制、自动驾驶等众多领域都有广泛应用。科技 计算机技术 知识分享官 神经网络 人工智能 自然语言处理 机器学习 计算机视觉 深度学习 transformer 大模型 强化学习...
计算机博士详解深度Q学习原理+实例演示+DQN改进与应用技巧! 2894 63 6:02:21 App 这才是科研人该学的!一口气学完强化学习【PPO、Q-learning、DQN、A3C】五大算法,基础入门到实验分析,太通俗易懂了!机器学习|深度学习|计算机视觉 719 1 17:25:40 App 【机器学习全集】不愧是全站最适合新手入门的机器学习教程!
DQN的核心是结合了Q-learning的贪心策略和深度学习的神经网络（NN）。在Q-learning中，贪心策略的目标是选择当前状态下最优的动作，而神经网络则用来估计每个状态动作对的Q值。然而，由于目标策略和行动策略的分离，DQN无需像其他方法（如PPO）那样进行重要性采样，而是采用经验回放机制，即收集和存储一系列...
sarsa-learning q-learning都是reinforcement learning中用来解决MDP最优化值函数问题的temporal-difference方法，跟DL没啥卵关系，虽然RL可以深度化 区别在于，在更新Q(S_t, A_t)时，前者Q(S_t+1)的动作A_t+1通过episinon-greedy确定，而后者的A_t+1通过greedy确定；共同点在于S_t选择动作的策略是...
针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高,重要经验利用率不足,收敛速度慢等问题,提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法.该算法的次用户对经验库进行抽样时,采用基于优先级抽样的方式,以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本,并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验...
Q-learning 是不是高级AI技术 | 尽管 Q-learning 可能不是解锁人工通用智能(AGI)的秘密,但结合合成数据生成(例如RLAIF, self-instruct等)和数据高效的强化学习(RL)算法,可能是推进当前AI研究范式的关键。 强化学习与LLM:最新的研究表明,用RL微调大型语言模型(LLM),如ChatGPT/GPT-4,是非常有效的。然而,RL本质上...