本期论文 Human-level control through deep reinforcement learning Deep Q Network DQN与Qleanring类似都是基于值迭代的算法,但是在普通的Q-learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难。所以在此处...
这篇名为"Deep Q-Network Based Target Search of UAV under Partially Observable Conditions"(基于部分可观测条件下的无人机目标搜索的深度Q网络)的论文主要关注使用深度强化学习(DRL)来使无人机(UAV)执行目标搜索任务。论文解决了两个主要挑战: 在部分可观测条件下的决策偏见:无人机只能基于传感器检测环境信息的一...
1.2 Deep Q Network(DQN) 使用神经网络参数化 Q 价值时,早期的一些工作将 history-action pair(其实就是 ) 作为网络输入,这种结构对于每一个可行动作都要单独做前向传递来计算 Q 值,从而导致计算成本与动作的数量成线性关系。比如 2005 年的 Neural Fitted Q Iteration – First Experiences with a Data...
these controllers have limited memory and rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point. To address these shortcomings, this article investigates the effects of adding recurrency to a Deep Q-Network (DQN) by replacing the first post-convolutional fully-connected la...
这篇Nature 论文可以说引爆了深度强化学习。它介绍了 Deep Q-Networks (DQN) 算法,并且在 49 个 Atari 游戏上取得了很好的性能:基本都超越了以前的算法,大部分比职业玩家要好。这一算法的突出贡献是,在 Q-learning 中引入了深度神经网络,并且通过 experience replay 和 target network 技术稳定学习过程。而在此之...
在前面的章节中我们介绍了时序差分算法(TD)和Q-Learning,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难。所以论文Human-level control through deep reinforcement learning提出了用Deep Q Network(DQN)来拟合Q-...
基于Deep-Q-network的多智能体强化学习的多目标工作流调度方法研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名:王元斗指导教师:夏云霓教授学科门类:工学学科名称:计算机科学与技术研究方向:云计算答辩委员会主席:李传东授位时间:019年6月万方数据
论文报告了 Prioritized Replay 算法效果。从下图来看,Prioritized Replay 效果很好。 3.3 Dueling Network 代码语言:txt 复制 Baird 在 1993 年提出将 Q 值分解为价值 (Value) 和优势 (Advantage) [4]。 (5) 这个想法可以用下面的例子说明 5。上面两张图表示,前方无车时,选择什么动作并不会太影响行车状态。这...
深度强化学习(一): Deep Q Network(DQN) 原文:https://blog.csdn.net/LagrangeSK/article/details/80321265 一、背景 DeepMind2013年的论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》指出:从高维感知输入(如视觉、语音)直接学习如何控制 agent 对强化学习(RL)来说是一大挑战。
一种用于加速Deep Q-Network算法的硬件架构及其设计空间探索方法 热度: 无人驾驶cvpr2019 论文5.MagicVO End-to-End Monocular Visual Odometry through Deep Bi-directional Recurrent Convolutional Neural Network 热度: a hybrid of genetic algorithm and particle swarm optimization for recurrent network design...