不同之处在于,在训练阶段,我们没有像Q-Learning那样直接更新状态动作对的Q值: 在Deep Q-Learning 中,我们创建一个损失函数,将 Q-value prediction 与 Q-target 进行比较,并使用梯度下降法来更新 Deep Q-Network 的权重,以更好地近似 Q-values。 Deep Q-Learning 的训练分成两个阶段,如下图所示: 1)Sampling(...
1.3 与 Q learning 关于Q 值的更新,Q learning 通过公式 Q(s_t,a_t) = Q(s_t,a_t)+\alpha (R(s_t,a_t)+\gamma max {a{t+1}}Q(s_{t+1},a_{t+1})-Q(s_t,a_t)) 对特定状态-动作对的Q值进行更新,而 DQN 是先根据当前数据 (s_t,a_t,r_t,s_{t+1}) 和值网络获得对 (...
在Q-learning,替代真实值的是TD目标r+γmaxaQ^(st+1,a;w)r+\gamma max_a\hat{Q}(s_{t+1},a;\textbf{w})r+γmaxaQ^(st+1,a;w),它利用了当前函数近似价值的最大值 Δw=α(r+γmaxaQ^(st+1,a;w)−Q^(st,at;w))∇wQ^(st,at;w)\Delta_{\textbf{w}}=\alpha(r+...
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...
3.3 Double Deep Q-Learning(双重深度Q学习方法) 4 DQN运行过程 5 参考资料 1 Q-learning与Deep Q-learning Q-learning是一种用来训练Q函数的算法,Q 函数是一个动作-价值函数,用于确定处于特定状态和在s该状态下采取特定行动的价值。其中的Q函数被以表格的形式展现出来,横轴表示状态,纵轴表示动作,表格中的每一...
Q-learning是通过不停地探索和更新Q表中的Q值从而计算出机器人行动的最佳路径的,公式为 Q(s0,a2)新=Q(a0,a2) 旧 + α* [Q(s0,a2)目标 - Q(s0,a2)旧] Q(s0,a2)目标 =R(s1) + γ*max Q(s1,a) 深度学习就是用神经网络来学习数据,常见的深度学习网络如全连接的,CNN,RNN等等。
Deep Q Learning Generalization Deep Reinforcement Learning 使用深度神经网络来表示 价值函数 策略 模型 使用随机梯度下降(SGD)优化loss函数 Deep Q-Networks(DQNs) 使用带权重集w \textbf{w}w的Q-network来表示状态-动作价值函数 Q ^ ( s , a ; w ) ≈ Q ( s , a ) \hat{Q}(s,a;\textbf{w})...
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 -策略采样) 贪心策略 (目标策略) 策略评估 - greedy(Q) (行动策略) (小写表示一次采样) 为什么这里没有用重要性采样,因为目标策略的序列和行动策略没关系,不像 MC off-policy 需要用行动策略的采样来评估目标策略的采样。(...
对在线Q-learning的第二个修改旨在进一步提高方法与神经网络的稳定性,就是在Q-learning更新中使用一个单独的网络来生成目标y j ,即,建立目标网络。更准确的说,每一次C更新,我们都会克隆网络Q,得到一个目标网络Q ^,并使用Q ^ 来生成Q-learning目标y j ,用于后续C更新Q。与标准的在线Q-learning相比,这种修改使...
Deep Q-Learning算法的基本思路来源于Q-Learning。但是和Q-Learning不同的地方在于,它的Q值的计算不是直接通过状态值s和动作来计算,而是通过上面讲到的Q网络来计算的。这个Q网络是一个神经网络,我们一般简称Deep Q-Learning为DQN。 DQN的输入是我们的状态s对应的状态向量$\phi(s)$, 输出是所有动作在该状态下的动...