Q-Learning是一种model-free、基于值(value)的、off-policy算法,用于在给定环境中找到智能体的最优策略。该算法根据智能体的当前状态确定最佳的行动序列。Q-Learning中的“Q”代表质量(quality),表示如何通过最大化未来奖励来获得有价值的行动。 作为一种基于模型的算法,Q-Learning不需要了解转移和奖励函数。它通过试...
在原来的 Q-learning 算法中,每一个数据只会用来更新一次Q值。为了更好地将 Q-learning 和深度神经网络结合,DQN 算法采用了经验回放(experience replay)方法,具体做法为维护一个回放缓冲区,将每次从环境中采样得到的四元组数据(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})存储到回放缓冲区中,训练Q网络的时候再从回放缓冲区中随...
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...
在实际应用中,Q-learning算法可能会涉及更复杂的技术,例如使用神经网络来近似 Q 函数(这就是深度 Q 学习),以处理具有大量状态和动作的问题。 2 DQN 算法 2.1 算法介绍 DQN,全称Deep Q-Network,是一种强化学习算法,由DeepMind于2015年首次提出。它结合了深度学习和Q学习两种技术,可以解决具有大量状态和动作的复杂...
这是我们的Deep Q-Learning network的网络结构(包含三个卷积层和两个全连接层): 作为输入,我们把即将经过网络的4帧内容堆叠起来作为状态,并输出该状态下每个可能动作的Q值构成的向量。然后,就像Q-Learning一样,我们只需要使用 \epsilon -贪心策略来选择要采取的行动。 当神经网络初始化时,Q值估计非常糟糕。但在训...
Q-Learning：基础与应用 Q-Learning是强化学习中的一种经典算法，它基于价值函数Q(s,a)，表示从状态s采取动作a后，后续所有步骤所能获得的期望累计奖励。该算法通过迭代更新Q值表，直至收敛至最优策略。Q-Learning的吸引力在于其无需明确环境模型，仅需通过与环境的互动来学习，适用于多种环境设置。在游戏AI中，Q...
用代码来理解深度强化学习领域的方方面面。从零开始编写强化学习的环境和算法,让初学者全面理解强化学习的基础知识到前沿算法。本系列讲座估计总长度十期。本期介绍了完整版本的Deep Q-Network。, 视频播放量 2527、弹幕量 3、点赞数 53、投硬币枚数 33、收藏人数 56、转发
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})\approx Q(s,a)Q^(...
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,表格中的每一个数据都对应了某一状态下采取某一动作所对应的价值。但是当状态多到无法以表格或数组的形式表现时,最好的办法就...
DQN的基本原理与Q-learning算法非常相似。它从任意 Q 值估计开始,使用ε-greedy策略探索环境。其核心是在迭代更新中使用双行动概念,即具有当前 Q 值的当前行动 和具有目标 Q 值的目标行动 ,以改进其 Q 值估计。 2 DQN的结构组成 DQN主要由三部分组成:Q network、Target network和经验回放(Experience Replay )组...