深度Q 网络(Deep Q-Network,DQN)是将深度学习与Q-learning 相结合的一种创新方法。它利用深度神经网络来近似表示 Q 值函数,从而能够处理高维状态空间的问题。DQN 的提出标志着强化学习与深度学习的深度融合,为解决复杂环境中的决策问题提供了强大的工具。通过引入经验回放(Experience Replay)和目标网络(Target Network...
Q-learning 是强化学习中一种经典的算法,它通过学习状态 - 行动对(State-Action Pair)的 Q 值来指导智能体的行为。然而,传统的 Q-learning 算法在面对状态空间巨大的场景时(如游戏、机器人控制等)存在明显的局限性,因为直接存储和更新所有状态 - 行动对的 Q 值在计算和存储上是不可行的。 深度Q 网络(Deep Q...
L(\theta) = \frac{1}{N} \sum_i \big(y_i - Q_{\theta}(s_i, a_i)\big)^2 7.更新目标网络: 每隔一定步数,将 Q_{\theta} 的参数复制到 Q_{\theta^-} 。 五、公式推导 Q学习目标: 传统DQN的目标值是: y_t^{DQN} = r_t + \gamma \max_a Q_{\theta^-}(s_{t+1}, a) ...
问题在于如何得到这个 Q∗ ,办法是使用深度Q网络(Deep Q Network,也就是DQN)。 2.DQN思想 DQN的基本思想是通过深度学习得到一个神经网络去模拟 Q∗ ,得到的神经网络记作 Q(s,a;w) ,其中 w 是神经网络中的参数,也就是我们需要拟合的部分。参数 w 一开始都是随机给的,通过多次训练,得到一组参数 w 使...
深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它由 DeepMind 团队提出，并在多个领域取得了显著的成果。一、DQN基本概念 1. 强化学习基础：强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。智能体在给定状态下执行动作，环境根据动作给出奖励，智能体的目标是最大化...
深度Q 网络(deep Q network,DQN)原理&实现 1 Q-Learning 算法 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning中,智能体根据称为Q-values的函数来选择行动。Q-values通常表示为Q(s, a),其...
DQN是一种深度增强学习算法,它采用神经网络来学习Q值函数。Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得的预期回报。这里的Q值函数是使用深度神经网络进行建模的,因此被称为Deep Q Networks,简称DQN。 Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得...
[1]在2015年提出了在强化学习领域经典的算法Deep Q-Network (DQN) 。 整个算法用下面的算法流程图展示: DQN算法 DQN模型利用Function Appromimation 思想来逼近value function的函数,具体来说,采用深度学习的梯度下降来学习出近似的的value fuinction。
软件工程-基础课程-算法_强化学习算法:Q学习、SARSA、Deep Q-Network.docx,PAGE 1 PAGE 1 强化学习基础 1 1 强化学习的基本概念 强化学习是一种机器学习方法,它使智能体(agent)能够在与环境的交互中学习如何采取行动以最大化某种累积奖励。在强化学习中,智能体通过观察环
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。 科技 计算机技术 人工智能 神经网络 教程 DQN Python 强化学习 ...