A Deep Q-Network (DQN) is an algorithm in the field of reinforcement learning. It is a combination of deep neural networks and Q-learning, enabling agents to learn optimal policies in complex environments. While the traditional Q-learning works effectively for environments with a small and ...
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的预期回报。在强化学习中,目标是找到最优策略,使得在任何...
由于神经网络在复杂函数建模方面表现出色,我们可以使用神经网络(Deep Q-Networks)来估算 Q 函数。 DQN的基本原理与Q-learning算法非常相似。它从任意 Q 值估计开始,使用ε-greedy策略探索环境。其核心是在迭代更新中使用双行动概念,即具有当前 Q 值的当前行动 Q ( S t , A t ) Q(S_t, A_t) Q(St,...
强化学习作为人工智能领域的重要分支，其核心在于让智能体通过与环境的互动学习最优策略，以实现特定任务的最大化奖励。本文旨在为初学者提供一个全面而清晰的理解路径，从基础概念开始，逐步深入至现代应用前沿——Q-Learning与Deep Q-Networks（DQN），并探讨它们在游戏AI与决策优化等领域的实际应用。强化学习概述 强化...
Q-Learning 和 Deep Q-Networks 是无模型算法,因为它们不创建环境转换函数的模型。 由于DQN 是一种无模型算法,我们将构建一个与问题中提到的环境兼容的代理。 class Agent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size ...
要点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...
1: Traditional Q-Learning∘1.1: States and Actions∘1.2: Q-Values∘1.3: The Q-Table∘1.4: Learning Process 2: From Q-Learning to Deep Q-Networks∘2.1: Limitations of Traditional Q-Learning∘2.2: Neural Networks 3: The Anatomy of a Deep Q-Network∘3.1: Components of a DQN∘...
在本篇文章中将通过这个游戏的示例来介绍 Deep Q-Networks 的整个概念,但是因为没有环境所以我们会将其分解成2个独立目标分别实现。如果曾经接触过此类游戏,你可能已经观察到游戏的两个主要目标:1、不要碰撞,2、保持前进。 我们将这两个目标分解成我们的需要的做动作:1、保持平衡,2、爬坡,当然还有一些附加项,例如...
T 个时间步后,将 Q 网络权重复制到目标网络。目标网络就能获得改进后的权重,从而也能预测出更准确的 Q 值。处理过程继续进行。 5 参考资料 The Deep Q-learning Algorithm-Hugging Face Deep RL Course Reinforcement Learning Explained Visually (Part 5): Deep Q Networks, step-by-step...
本文将详细介绍Deep Transformer Q-Networks(DTQN),一种利用Transformer自注意力机制处理部分可观测性的新型强化学习架构。 部分可观测强化学习的挑战 在部分可观测环境中,智能体仅能通过一系列带噪声或不完整的观测来推断环境状态。传统的深度强化学习算法,如Deep Q-Networks(DQN),假设环境是完全可观测的,因此在面对...