为了解决 Q-Learning 的上述缺点,后来提出了 Deep Q-Learning 算法,其核心思想是使用神经网络代替 Q-function,给定一个状态,该神经网络将近似该状态下每个可能动作的Q-value,这样就避免了维护一个静态的Q-table了,内存的占用只和神经网络的参数量的大小有关。 一、初探 The Deep Q-Network (DQN) 1.1 The Deep...
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...
此式的意思是,式子右边的值,比左边的值更接近Q(s,a)的真实价值,所以用其更新左边的Q(s,a)。 Q学习算法虽然非常直观,但当状态与动作种类比较多,或者动作是连续时,Q函数难以用表格表示,因此出现了用神经网络近似Q函数的方法,这就是Deep Q-learning。 二.神经网络简介 使用神经网络模型进行机器学习,不...
在本教程中,我们将探讨强化学习的概念、Q-Learning、Deep Q-Learning与Deep Q-Network之间的关系。 02强化学习 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个子集,其中智能体通过与环境的交互来学习获取实现目标的最佳策略。与依赖于摄取和处理数据的监督式机器学习算法不同,强化学习不需要数据来学习。相反,智能...
DQN主要由三部分组成:Q network、Target network和经验回放(Experience Replay )组件。 其中,Q神经网络用于训练产生最佳状态-动作价值,Target神经网络用于计算下一状态下采取的动作所对应的Q值,Experience Replay用于与环境进行交互并产生数据用于训练神经网络。
Deep Q-Learning - Combining Neural Networks and Reinforcement Learning Replay Memory Explained - Experience for Deep Q-Network Training Training a Deep Q-Network - Reinforcement Learning Training a Deep Q-Network with Fixed Q-targets - Reinforcement Learning Deep Q-Network Code Project Intro - Reinfo...
Deep Q learning: DQN及其改进 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{...
Deep Q-Networks | Deep Q-Learning - A Deep Q-Network (DQN) is an algorithm in the field of reinforcement learning. It is a combination of deep neural networks and Q-learning, enabling agents to learn optimal policies in complex environments. While the tr
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...