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,从而能够处理高维状态空间的问题。DQN 的提出标志着强化学习与深度学习的深度融合,为解决复杂环境中的决策问题提供了强大的工具。通过引入经验回放(Experience Replay)和目标网络(Target Network...
首先,我们可以用一个 Q 网络而不使用目标网络来构建 DQN。在这种情况下,我们通过 Q 网络进行两次传递,首先输出Q Predict值[Q ( S t , A t ) Q(S_t, A_t)Q(St,At)],然后输出Q Target值[R T + 1 + γ m a x Q ( S t + 1 , a ) R_{T+1}+\gamma max Q(S_{t+1}, a...
DEEP Q-NETWORK (DQN) PARTIALOCCLUSION SEGMENTATION AND BACKTRACKING SEARCH OPTIMIZATION ALGORITHM (BSOA) WITH OPTICAL FLOW RECONSTRUCTION FOR FACIAL EXPRESSION EMOTION RECOGNITIONdoi:10.21917/ijsc.2024.0496EMOTION recognitionOPTIMIZATION algorithmsFACIAL expression & emotions (Psychology)OPTICAL ...
以及如何从端到端的过程,本文将学习Deep Q Network(DQN, 而这正是由DeepMind于2013年和2015年分别提出的两篇论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》《Human-level Control through Deep Reinforcement Learning:Nature杂志》 其中DeepMind在第一篇中第一次提出Deep Reinforcement Learning(DRL)这个名称,并...
The deep Q-network (DQN) algorithm is an off-policy reinforcement learning method for environments with discrete action spaces. A DQN agent trains a Q-value function to estimate the expected discounted cumulative long-term reward when following the optimal policy. DQN is a variant of Q-learning...
强化学习系列:Deep Q Network (DQN) 我们终于来到了深度强化学习。 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化。目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型。表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最近几年兴起的表示方法,在图... ...
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...
Double Deep Q-Network核心思想 为了解决上述问题,Double Deep Q-Network(简称DDQN)被提出,其核心思想是使用两个独立训练的神经网络来分别选择动作和评估价值。具体来说,在计算目标网络的Q值时,我们不再直接使用贪心策略选取最大Q值的动作对应的Q值,而是通过主网络来选取动作,然后用这个动作去目标网络中寻找Q值,即使主...
从上面介绍来看,DQN、 Double DQN、Prioritized Replay 和 Dueling Network 都能在深度学习出现之前的工作找到一些渊源。深度学习的出现,将这些方法的效果提高了前所未有的高度。 文章结尾欢迎关注我的公众号 AlgorithmDog,每次更新就会有提醒哦~ [1] S. Thrun and A. Schwartz. Issues in using function approximatio...
Deep Q-network (DQN) reinforcement learning agent expand all in page Description The deep Q-network (DQN) algorithm is an off-policy reinforcement learning method for environments with a discrete action space. A DQN agent trains a Q-value function critic to estimate the value of the optimal po...