探索时间占比和最终ε共同决定了 DQN 探索和利用的平衡。ε-greedy 策略在训练开始的时候,随机选择 action 的概率ε=1,探索力度最大;随着训练进行ε逐渐线性下降直至达到最终 epsilon 保持恒定,之后 DQN 的训练将以利用为主而只保留少量探索。因此,最终ε取值在区间 [0,1] 内靠近 0 的一端。探索时间占比指的...
DDPG在继承了DQN的算法上,作出了一些改进。 直接上算法结构: 对比DQN的算法结构图,不难发现:DDPG在DQN的基础上增加了一个Policy网络及其Policy_target网络,用来输出一个连续值;这个连续值其实就是连续动作action。剩下的思路和DQN几乎一样。 不同之处在于,最后的loss函数虽然仍是求两个预测值Q_predict和Q_target的...
因此,DDPG 在继承了 DQN 的算法上,作出了一些改进。 直接上算法结构: 对比DQN 的算法结构图,不难发现:DDPG 在 DQN 的基础上增加了一个 Policy 网络及其 Policy_target 网络,用来输出一个连续值;这个连续值其实就是连续动作 action 。剩下的思路和 DQN 几乎一样。 不同之处在于,最后的 loss 函数虽然仍是求...
DQN用到了两个关键技术,一是用来打破样本间关联性的样本池,二是使训练稳定性和收敛性更好的固定目标网络。DQN可以应对高维输入,而对高维的动作输出则束手无策。随后,同样是DeepMind提出的DDPG,则可以解决有着高维或者说连续动作空间的情境。它包含一个策略网络用来生成动作,一个价值网络用来评判动作的好坏,并吸取DQN...
本文首发于:行者AI Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 D
Q 学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。
我个人觉得这个问题的根源是,DQN中采用的是随机的policy,导致下一步采取的action是呈概率分布的,所以在更新Q函数的时候就得找到价值最大的action;而DPG中采用的是确定的policy,所以也没啥选择,也就不用寻找最大化的操作了。 于是DDPG干的事情,就是将DQN中将神经网络用于拟合Q函数的两个trick用到了DPG中,也就是...
Q学习(Q-Learning)算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法;DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似,并针对实际问题作出改进的方法;而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展;本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ,更好地理解二者的算法区别与联系。
深度Q网络(Deep Q Network,DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)是深度学习与强化学习相结合的两种著名算法。它们在强化学习中扮演了重要的角色,分别应用于Q学习和策略优化。 首先,我们来看一下DQN。DQN是一种基于Q学习的算法,在强化学习领域取得了很大的成功。DQN使用了深度神经网络来...
DQN的核心思想就是使用深度神经网络来学习游戏中可能的状态-行为映射,从而决定agent在当前状态下应该采取的行为,从而获取最大的收益。 DQN的优势在于: 1、具有可解释性,DQN可以将强化学习的问题转换为深度神经网络的学习问题,这就使得它的解释更易懂,更加高效。 2、能够极大的减少对参数空间的需求,DQN可以有效的减少...