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...
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...
Deep Q Network Junlu Ding All in AI 来自专栏 · 深度强化学习 在“强化学习预备知识”中所介绍的动作价值 Q(s,a) 函数都是默认状态空间是离散的,当状态空间变化连续时 Q 函数的估计变得十分复杂。因此提出使用神经网络来拟合动作价值函数 Q(s,a) ,假如状态空间是连续的,神经网络的输入是状态 s 和动...
P = np.zeros((4,2,4))# 初始化 Q 矩阵Q = np.zeros((4,2))# 设定学习参数alpha =0.5gamma =0.95epsilon =0.1n_episodes =10000# 对每个情节进行循环for_inrange(n_episodes):# 初始化状态s = np.random.choice([0,1,2,3])# 对每个时间步进行循环,限制最大步数为 100,防止陷入无限循环for_i...
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。
Q-Learning回顾 回顾Q-Learning 我们先来回顾在值函数方法中提到的Q-Learning算法的大致流程: 初始化网络Qϕ(s,a) 使用贪心策略采集一些轨迹{si,ai,ri,si′} 计算y(si,ai)≈r(si,ai)+γmaxa′Qϕ(si′,ai′) 更新参数ϕ,ϕ←ϕ−α∑idQϕ(si,ai)dϕ(Qϕ(si,ai)−y(si,ai))...
[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。
1、Q_Learning2、Sarsa3、Sarsa_Lambda 4、DQN5、Double_DQN6、暂无 Reinforcement Learning(二):Value-Based 回顾一下action-value函数: Value-Based是指: 但是一般来说,这个Q*我们是无从得出的,因此提出使用卷积网络来近似:DeepQ-Network(DQN) Approximate theQFunctionDeepQNetwork(DQN) ApplyDQNto Play Game ...
A Deep Q-Network (DQN) is defined as a model that combines Q-learning with a deep CNN to train a network to approximate the value of the Q function, which maps state-action pairs to their expected discounted return. AI generated definition based on: Machine Learning, Big Data, and IoT ...
增强学习是试错学习(Trail-and-error),由于没有直接的指导信息,agent要以不断与环境进行交互,通过试错的方式来获得最佳策略。因此一开始可以看做是盲目的、随机的试验,但是根据反馈的reward来优化损失函数可以使得我们想要的Q table慢慢收敛。 损失函数 上面提到了损失函数,那么如何选取呢。在DQN中,Q值表中表示的是...