然而,传统的 Q-learning 算法在面对状态空间巨大的场景时(如游戏、机器人控制等)存在明显的局限性,因为直接存储和更新所有状态 - 行动对的 Q 值在计算和存储上是不可行的。 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
然而,传统的 Q-learning 算法在面对状态空间巨大的场景时(如游戏、机器人控制等)存在明显的局限性,因为直接存储和更新所有状态 - 行动对的 Q 值在计算和存储上是不可行的。 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...
为此,深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)引入了神经网络来逼近Q函数,并取得了显著的成果,如成功应用于Atari游戏。但DQN算法在实际应用中暴露出了一些问题,其中过估计偏差(Overestimation Bias)尤为突出。 2.1 过估计偏差问题 在DQN算法中,Q值更新公式如下: y_t^{DQN} = r_t + \gamma \max_a Q_{\theta^-}(...
由于Q(s,a;w) 是一个标量(你已经指定了动作 a ,则其价值就是一个数字,所以是标量。DQN的输出是一个向量是因为它没有指定动作,所以它输出了所有的动作的价值),因此梯度的形状与 w 完全相同。 如何通过梯度去更新 w 来使得其能够使神经网络准确反应模型?就要用到之前的梯度下降算法。 假如现在要训练一个模型...
深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它由 DeepMind 团队提出，并在多个领域取得了显著的成果。一、DQN基本概念 1. 强化学习基础：强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。智能体在给定状态下执行动作，环境根据动作给出奖励，智能体的目标是最大化...
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问题。 在传统的Q-learning中,我们用一个表(Q-table)来存储每个状态-动作对的Q值。然而,当状态和动作的数量非常大时,用表格存储的方式就会变得...
DQN是一种深度增强学习算法,它采用神经网络来学习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。这里的Q值函数是使用深度神经网络进行建模的,因此被称为Deep Q Networks,简称DQN。 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...
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。
DQN算法入门要点如下：Q学习算法基础：Q学习算法通过表格形式表示值函数，输入状态s与动作a，输出相应Q函数Q。学习过程利用贝尔曼方程迭代求解，直至获取所有状态与动作的真实Q函数值。决策时，每个状态选取最大Q值的动作，逐步达成目标。神经网络近似Q函数：当状态与动作种类繁多或动作连续时，难以用表格表示Q...