Q-Learning:通过更新Q表(Q-table)使得智能体在给定状态(given state)下选定最优动作(best action)的算法。 新的问题:当环境(状态量)变得很大时,在QL算法下更新Q表就会产生十分庞大的工作量,算法的效率就会非常低。 今天的目标:深度Q神经网络——不再需要Q表,我们将通过神经网络输入状态来逼近该状态下各个动作的...
为了解决 Q-Learning 的上述缺点,后来提出了 Deep Q-Learning 算法,其核心思想是使用神经网络代替 Q-function,给定一个状态,该神经网络将近似该状态下每个可能动作的Q-value,这样就避免了维护一个静态的Q-table了,内存的占用只和神经网络的参数量的大小有关。 一、初探 The Deep Q-Network (DQN) 1.1 The Deep...
Deep Q-Learning使用了一个神经网络,它获取一个状态,并基于该状态近似每个动作的Q-值,而不是使用Q-表。 我们将使用RL Zoo训练它玩太空入侵者和其他雅达利环境,这是一个使用稳定基线的RL训练框架,提供训练脚本、评估代理、调整超参数、绘制结果和录制视频。 在深度Q-Learning中,我们创建了一个损失函数(loss functio...
Deep Q-learning是一种使用深度神经网络学习策略函数的强化学习算法。深度神经网络将当前状态作为输入,并输出一个值向量,每个值代表一个可能的动作。然后代理采取具有最高值的操作。 Deep Q-learning是一种基于值的强化学习算法,这意味着它学习每个状态-动作对的值。状态-动作对的值是agent在该状态下采取该动作所获得...
简介:之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning),DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩各种电子游戏开始,直到训练出阿尔法狗打败了人类围棋选手。 之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning),DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩...
03Q-Learning 3.1 Q-Learning是什么? Q-Learning是一种model-free、基于值(value)的、off-policy算法,用于在给定环境中找到智能体的最优策略。该算法根据智能体的当前状态确定最佳的行动序列。Q-Learning中的“Q”代表质量(quality),表示如何通过最大化未来奖励来获得有价值的行动。
其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: 然后学习的过程就是更新 这张 Q表格,如下图所示: 而DQN就是用神经网络来代替这张 Q 表格,其余相同,如下图: 其更新方式为: 其中 :
将“深度”添加到 Q-Learning 在上一篇文章中,我们通过 Q-learning 算法创建了一个玩 Frozen Lake 的代理。 我们实现了 Q-learning 函数来创建和更新 Q-table。把它想象成一个“备忘单”,帮助我们在给定当前状态的情况下找到一个动作的最大预期未来回报。这是一个很好的策略——但是,这是不可扩展的。
Fixed Q-targets:针对Deep Q-Learning中计算Q值的神经网络的权重系数的更新,有公式如左图所示,此时将TD target近似为了qπ(S,A)qπ(S,A)的真值,但是当不断更新权重系数时TD target也是不断变化的,这就会使得在训练过程中qπ(S,A)qπ(S,A)的估计值要接近一个不断变化的值,加大了训练难度,减小了训练效...
DQN(Deep Q-Learning)可谓是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的开山之作,是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知(Perception)到动作( Action )的端对端(End-to-end)学习的一种全新的算法。由DeepMind在NIPS 2013上发表1,后又在Nature 2015上提出改进版本2。