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(...
Deep Q-Learning使用了一个神经网络,它获取一个状态,并基于该状态近似计算每个动作的Q值,而不是显式地使用Q表格。 从Q-Learning到Deep Q-Learning 我们了解到Q-Learning是我们用来训练Q函数的算法,Q函数是一个动作价值函数,它决定了处于特定状态并在该状态下采取特定动作的价值。其中Q是“Quality”的意思。 我们的...
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+...
对于我们前一篇讲到的Q-Learning算法,我们现在就价值函数的近似表示来将其改造,采用上面右边的第三幅图的动作价值函数建模思路来做,现在我们叫它Deep Q-Learning。 3. Deep Q-Learning算法思路 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...
Deep Q-Learning 产生和更新Q表在大状态空间环境中可能变得无效 Deep Q-Learning使用了一个神经网络,它获取一个状态,并基于该状态近似每个动作的Q-值,而不是使用Q-表。 我们将使用RL Zoo训练它玩太空入侵者和其他雅达利环境,这是一个使用稳定基线的RL训练框架,提供训练脚本、评估代理、调整超参数、绘制结果和录制...
论文地址:Mnih, Volodymyr; et al. (2015).Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: 然后学习的过程就是更新 这张 Q表格,如下图所示: ...
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...
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...
Deep Q-learning是一种基于值的强化学习算法,这意味着它学习每个状态-动作对的值。状态-动作对的值是agent在该状态下采取该动作所获得的预期奖励。 Actor-Critic是一种结合了基于值和基于策略的RL算法。有两个组成部分: Actor:参与者负责选择操作。 Critic:负责评价Actor的行为。
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。(...