因此图Qlearning中伪代码第6⾏值函数更新实际上变成了监督学习的⼀次更新过程,其梯度下降法为: 其中, r+\gamma maxQ(s',a';\theta) 为TD目标,在计算 maxQ(s',a';\theta) 值时用到的网络参数为 \theta。 在DQN算法出现之前,利用神经网络逼近值函数时,计算TD目标的动作值函数所用的网络参数 \theta ,...
因此,我们看到Deep Q-Learning使用神经网络来近似计算给定状态下每个可能动作的不同Q值。现在让我们研究Deep Q-Learning。 Deep Q-Learning算法 我们了解到,Deep Q-Learning使用深度神经网络来近似计算每个状态下每个可能动作的不同Q值。 与Q-Learning的不同之处在于,在训练阶段,不像我们使用Q-Learning那样直接更新状态...
在深度Q-Learning中,我们创建了一个损失函数(loss function),将我们的Q-值预测与Q-目标进行比较,并使用梯度下降来更新我们的深度Q-网络的权重,以更好地逼近我们的Q-值 Deep Q-Learning伪代码 Deep Q-Learning训练算法分为两个阶段: 采样(Sampling):我们执行操作并将观察到的经验元组存储在重放存储器中。 训练(...
在深度Q-Learning中,我们创建了一个损失函数(loss function),将我们的Q-值预测与Q-目标进行比较,并使用梯度下降来更新我们的深度Q-网络的权重,以更好地逼近我们的Q-值 Deep Q-Learning伪代码 Deep Q-Learning训练算法分为两个阶段: 采样(Sampling):我们执行操作并将观察到的经验元组存储在重放存储器中。 训练(...
4.2、算法伪代码 DQN中存在两个结构完全相同但是参数却不同的网络,预测Q估计的网络MainNet使用的是最新的参数,而预测Q现实的神经网络TargetNet参数使用的却是很久之前的,Q(s,a;θi)Q(s,a;θi)表示当前网络MainNet的输出,用来评估当前状态动作对的值函数;Q(s,a;θ−i)Q(s,a;θi−)表示TargetNet的输出...
在其最简单的形式中,Q值是一个以状态为行、动作为列的表格(或矩阵)。Q表格被随机初始化,智能体开始与环境进行交互,并测量每个动作的奖励。然后,它计算观察到的Q值并更新Q表格。以下伪代码总结了Q学习的工作原理: 3.3 示例 让我们看一个简单的例子,以了解Q-Learning的工作原理。我们的智能体是一只老鼠,必须穿过...
五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning 一、Q-Learning之路 在正式深度强化学习之前,您应该了解一些概念。别担心,我已经为你安排好了。 我以前写过很多关于强化学习的文章,介绍了多臂抽奖问题、动态编程、蒙特卡罗学习和时间差分等概念。我建议按以下顺序浏览这些指南: ...
五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning 一、Q-Learning之路 在正式深度强化学习之前,您应该了解一些概念。别担心,我已经为你安排好了。 我以前写过很多关于强化学习的文章,介绍了多臂抽奖问题、动态编程、蒙特卡罗学习和时间差分等概念。我建议按以下顺序浏览这些指南: ...
一、Q-Learning之路 二、为什么要做“深度”Q-Learning? 三、Deep Q-Learning的简介 四、与深度学习相比,深度强化学习面临的挑战 4.1 目标网络 4.2 经验回放 五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning 一、Q-Learning之路 在正式深度强化学习之前,您应该了解一些概念。别担心,我已经为你安排好了。
算法一:异步单步Q-learning每个actor-learner线程的伪代码。 除了稳定学习之外,使用多个并行的actor-learner还有很多实际的好处。 首先,我们减少了训练时间,这与并行参与者-学习者的数量大致呈线性关系。其次,由于我们不再依赖经验回放来稳定学习,我们能够使用在线强化学习方法(如 Sarsa 和 actor-critic)以稳定的方式训练...