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(T
对于动作空间较大的任务,Deep Q-Network中的估值过高会非常严重,从而导致算法无法达到预期。 Double Deep Q-Network核心思想 为了解决上述问题,Double Deep Q-Network(简称DDQN)被提出,其核心思想是使用两个独立训练的神经网络来分别选择动作和评估价值。具体来说,在计算目标网络的Q值时,我们不再直接使用贪心策略选取最...
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Q ( S t , A t ) Q(S_t, A_t)Q(St,At)和具有目标 Q 值的目标行动Q ( S t + 1 , a ) Q(S_{t+1}, a)Q(St+1,a),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...
借助神经网络,对于各种各样的状态空间输入 s ,我们可以输出不同的动作 a 对应的 Q-values。该神经网络被称为 Deep Q-Network(DQN)。 下图直观的比较了传统 Q-Learning 和基于 NN 的 Deep Q-Learning 的区别。Deep Q-Learning Algorithm 在具体介绍 Deep Q-Learning 算法前,我们先来快速回顾一下基于 tabular ...
从上面介绍来看,DQN、 Double DQN、Prioritized Replay 和 Dueling Network 都能在深度学习出现之前的工作找到一些渊源。深度学习的出现,将这些方法的效果提高了前所未有的高度。 文章结尾欢迎关注我的公众号 AlgorithmDog,每次更新就会有提醒哦~ [1] S. Thrun and A. Schwartz. Issues in using function approximatio...
强化学习系列:Deep Q Network (DQN) 我们终于来到了深度强化学习。 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化。目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型。表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最近几年兴起的表示方法,在图... ...
2. Deep Q Network (DQN) 算法 代码语言:txt AI代码解释 当然了基于价值的深度强化学习不仅仅是把 Q Learning 中的价值函数用深度神经网络近似,还做了其他改进。 代码语言:txt AI代码解释 这个算法就是著名的 DQN 算法,由 DeepMind 在 2013 年在 NIPS 提出。DQN 算法的主要做法是 Experience Replay,其将系统...
The deep Q-network (DQN) algorithm is an off-policy reinforcement learning method for environments with a discrete action space. A DQN agent trains a Q-value function critic to estimate the value of the optimal policy, while following an epsilon-greedy policy based on the value estimated by ...
In addition, the idea of Munchausen Deep Q Network (M-DQN) is incorporated to guide the robot to learn the optimal policy more effectively. Based on the above improvements, the PER-D2MQN algorithm is proposed in this paper. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm,...
To solve instability when using a neural network to approximate the action value function, an independent target Q-network updated at regular intervals and a prioritized experience replay mechanism are incorporated into the DQN. Hence, the performance of the DQN algorithm in the cyclic braking ...