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...
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...
其中 maxQ_(S_{t+1},A;w) = Q_(S_{t+1},A_{t+1};w) ,意思是在下一个状态 S_{t+1} 下,采取能够使 Q_* 最大的动作 a_{t+1} 所带来的回报(DQN包含了很多个 Q(s,a;w) ,有多少个动作就有多少个 Q(s,a;w) )。 最优贝尔曼方程将当前状态的价值表达为当前即时奖励和未来状态的价值...
神经网路(Neural network) 决策树(Decision tree) 最近邻(Nearest neighbour) ... DQN DQN(Deep Q-Network)是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的开山之作,将深度学习引入强化学习中,构建了 Perception 到 Decision 的 End-to-end 架构。DQN 最开始由 DeepMind 发表在 NIPS 2013,后来将改进的版本发表在...
Double DQN(DDQN)受Double Q-Learning启发,将其思想扩展到深度强化学习领域。主要区别在于: 使用在线网络(Online Network)来选择动作; 使用目标网络(Target Network)来估计动作的价值。 Double DQN的目标值公式为: y_t^{DDQN} = r_t + \gamma Q_{\theta^-}(s_{t+1}, \arg\max_a Q_{\theta}(s_{t...
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。 所以在此处可以把Q-table更新转化为一函数拟合问题,通过拟合一个函数function来代替Q-table产...
DQN——Deep Q Network 1、什么是DQN? DQN是通过多个Q-learning来训练卷积神经网络从而实现高维输入任务的策略控制。神经网络的返回值是Q(s, a)。 2、DQN是value based 还是policy based? 是value-based,DQN是根据估计的动作价值函数选择动作的。而policy based是参数化策略然后最大化性能指标的办法。
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{w})\approx Q(s,a)Q^(s,a;w)≈Q(s,a) Recall: Action-Value Function Approximation with an Oracle ...
2. Deep Q Network (DQN) 算法 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。 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,其将系统探索环境得到的数据储存起来,然后随机采样样本更新深度神...
DQN是一种基于价值的强化学习方法,与传统的Q-Learning算法类似,但它利用深度神经网络(Deep Neural Network,简称DNN)来逼近Q值函数,从而解决了传统Q-Learning在处理大规模状态空间时的困难。在DQN中,智能体通过与环境交互,收集样本数据,然后使用这些数据来训练DNN,从而不断更新Q值函数的估计。具体来说,DQN通过最小化预...