这两篇论文其实很像,是同一拨人写的,只不过一个早一个晚,一个发在NIPS上一个发在Nature上。 提要:DQN是DRL的开山之作,是model-free,off-policy,value-based,discrete的方法。 听说点赞的人逢投必中。 在正式介绍DQN之前,让我们先简单回顾一下Q-learning,它的公式很简单,就是Bellman方程 Q(St,At)←Q(St...
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...
在这里,我们利用深度神经网络的最新进展来开发一种称为 Deep Q-network 的新型人工 agent,它可以使用端到端强化学习直接从高维感官输入中学习成功的策略。我们在 Atari 2600 游戏这一有挑战性的领域测试了该 agent,并且证明:仅接收画面像素和游戏分数作为输入的 Deep Q-network agent 的性能超越了所有先前算法,并在...
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...
Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups 摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性。(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ )) 引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得...
DQN，全称为Deep Q-Network，是强化学习领域中将深度学习融入强化学习的经典论文。论文的核心在于利用深度学习方法学习近似Q函数，以表示智能体在当前状态下的价值。使用深度学习模型学习近似Q函数的必要性在于，对于复杂场景，如游戏界面，Q表的维度可能过大，导致难以存储或处理。因此，使用函数来表示状态动作...
Q-Network(DQN).WepresentanextensionofDQNby“soft”and“hard”atten- tionmechanisms.TestsoftheproposedDeepAttentionRecurrentQ-Network (DARQN)algorithmonmultipleAtari2600gamesshowlevelofperformance superiortothatofDQN.Moreover,built-inattentionmechanismsallowadirect onlinemonitoringofthetrainingprocessbyhighlightingth...
Deep Reinforcement Learning (DQN) 是一个 model-free、off-policy 的强化学习算法,使用深度神经网络作为非线性的函数估计,是一个“端到端”训练的算法。Deep Q-network 直接接受RGB三通道图片作为输入,输入为N个动作对应的Q值,即 ,论文的实验主要基于七个Atari游戏。
数据计算量是非常庞大的。这里我们采用强化学习 +深度学习(卷积神经网络),也就是 DQN(Deep Q Network)。 卷积神经网络决策目的是预测当前状态所有行为的回报(Q-value)->目标预测值( )以及参数的更新; 强化学习的目的是根据马尔科夫决策过程以及贝尔曼价值函数计算出当前状态所有行为的回报 ->目标真实值( ...
在原始 DQN 算法中,由于网络存在误差,被高估的动作会被反复选择,因此 Q 值经常被高估。 为了解决这个问题,可同时使用两个网络,一个网络 Q Q Q 用于更新参数选择动作,另一个固定不动的网络 Q′ Q^\prime Q′ 用作目标网络计算 Q 值,即为 double DQN: Q ( s t , a t ) = r t + Q′ ( s t...