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...
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...
DQN是一种深度增强学习算法,它使用神经网络来学习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。DQN使用神经网络来建模Q值函数,因此被称为Deep Q Networks。 DQN使用经验回放和目标网络等技术来提高性能。经验回放是一种将之前的经验存储在经验池中,并随机选择经验...
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...
2 DQN的结构组成 DQN主要由三部分组成:Q network、Target network和经验回放(Experience Replay )组件。 其中,Q神经网络用于训练产生最佳状态-动作价值,Target神经网络用于计算下一状态下采取的动作所对应的Q值,Experience Replay用于与环境进行交互并产生数据用于训练神经网络。
Deep Q Network 的简称叫 DQN, 是将 Q learning 的优势 和 Neural networks 结合了. 如果我们使用 tabular Q learning, 对于每一个 state, action 我们都需要存放在一张 q_table 的表中. 如果像显示生活中, 情况可就比那个迷宫的状况复杂多了, 我们有千千万万个 state, 如果将这千万个 state 的值都放在表...
基于价值的深度强化学习本质上是一个 Q Learning 算法,目标是估计最优策略的 Q 值。 不同的地方在于 Q Learning 中价值函数近似用了深度神经网络。比如 DQN 在 Atari 游戏任务中,输入是 Atari 的游戏画面,因此使用适合图像处理的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。下图就是 DQN 的框架图。
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...
[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。