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,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)] 只不过在表格式的强化学习中,Q(St,At)是...
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...
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,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘。所以就有研究者提出了 Deep Recurrent Q-Network (DRQN),一个结合 LSTM 和 DQN 的工作: 1. the fully connected layer in the latter is replaced for a LS...
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...
[论文阅读] Deep Recurrent Q-Network 前言 这篇博客介绍了一个基于 Deep Q-network(DQN) 改进的网络框架 Deep Recurrent Q-network (DRQN) 。DRQN 在网络中引入了 long short-term memory (LSTM) 结构,使网络具有记忆性。使网络在仅接受单帧状态作为输入时,也可以达到一定的游戏水平。并且 DRQN 还可以一定...
1.2 Deep Q Network(DQN) 使用神经网络参数化 Q 价值时,早期的一些工作将 history-action pair(其实就是 ) 作为网络输入,这种结构对于每一个可行动作都要单独做前向传递来计算 Q 值,从而导致计算成本与动作的数量成线性关系。比如 2005 年的 Neural Fitted Q Iteration – First Experiences with a Data...
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...
这篇文章是2013年的文章,非常的经典,引用量过万,它提出了第一个成功直接从高维感官输入中学习控制策略的深度学习模型,该模型使用强化学习。该模型是一个卷积神经网络,采用Q学习的变体进行训练,其输入是原始像素,输出是估计未来奖励的值函数。我们将我们的方法应用于
一图看懂DQN(Deep Q-Network)深度强化学习算法 一图看懂DQN(Deep Q-Network)深度强化学习算法 DQN简介 DQN是一种深度学习和强化学习结合的算法,提出的动机是传统的强化学习算法Q-learning中的Q_table存储空间有限,而现实世界甚至是虚拟世界中的状态是接近无限多的(比如围棋),因此,无法构建可以存储超大状态空间的Q_...
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...