在DQN(Deep Q-learning)入门教程(三)之蒙特卡罗法算法与Q-learning算法中我们提到使用如下的公式来更新q-table: Qnew(st,at)←Q(st,at) 旧的值+α 学习率⋅temporal difference (rt 奖励+γ 奖励衰减因子⋅maxaQ(st+1,a) estimate of optimal future value new value (temporal difference target)−Q(...
双重深度 Q 学习Double Deep Q-Learning:解决 Q 值的过度估计问题。 双重深度 Q 学习解决了 Q 值的过度估计问题。它通过使用两个网络来分离动作选择和目标 Q 值的计算,避免了过度估计。采用了两个网络, 一个用于选择最佳动作, 另一个用于计算该动作在下一个状态的目标 Q 值, 从而减少了 Q 值的过度估计,加...
在DQN(Deep Q-learning)入门教程(三)之蒙特卡罗法算法与Q-learning算法中我们提到使用如下的公式来更新q-table: {\displaystyle Q^{new}(s_{t},a_{t})\leftarrow \underbrace {Q(s_{t},a_{t})} _{\text{旧的值}}+\underbrace {\alpha } _{\text{学习率}}\cdot \overbrace {{\bigg (}\underb...
DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍 什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是和监督学习,非监督学习并列的第三种机器学习方法,如下图示: 首先让我们举一个小时候的例子: 你现在在家,有两个动作选择:打游戏和读书。如果选择打游戏的话,你就跑到了网吧,选择读书的话,就坐在了书桌...
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: ...
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。
DQN的核心是结合了Q-learning的贪心策略和深度学习的神经网络（NN）。在Q-learning中，贪心策略的目标是选择当前状态下最优的动作，而神经网络则用来估计每个状态动作对的Q值。然而，由于目标策略和行动策略的分离，DQN无需像其他方法（如PPO）那样进行重要性采样，而是采用经验回放机制，即收集和存储一系列...
简介:之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning),DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩各种电子游戏开始,直到训练出阿尔法狗打败了人类围棋选手。 之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning),DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩...
DQN(Deep Q-Learning)可谓是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的开山之作,是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知(Perception)到动作( Action )的端对端(End-to-end)学习的一种全新的算法。由DeepMind在NIPS 2013上发表1,后又在Nature 2015上提出改进版本2。
之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning),DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩各种电子游戏开始,直到训练出阿尔法狗打败了人类围棋选手。本文就简单地介绍一下DQN的基本概念。 1. Q-Learning 和 深度学习回顾 ...