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...
双重深度 Q 学习Double Deep Q-Learning:解决 Q 值的过度估计问题。 双重深度 Q 学习解决了 Q 值的过度估计问题。它通过使用两个网络来分离动作选择和目标 Q 值的计算,避免了过度估计。采用了两个网络, 一个用于选择最佳动作, 另一个用于计算该动作在下一个状态的目标 Q 值, 从而减少了 Q 值的过度估计,加...
论文地址:Mnih, Volodymyr; et al. (2015).Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 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...
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。 作为一种基于模型的算法,Q-Learning不需要了解转移和奖励函数。它通过试...
上一次,我们了解了 Q-Learning:一种生成 Q-table 的算法,代理使用它来找到在给定状态下采取的最佳动作。 但正如我们将看到的,在大状态空间环境中,生成和更新 Q 表可能变得无效。 本文是关于深度强化学习系列博文的第三部分。有关更多信息和更多资源,请查看课程大纲。
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。
Q-learning是通过不停地探索和更新Q表中的Q值从而计算出机器人行动的最佳路径的,公式为 Q(s0,a2)新=Q(a0,a2) 旧 + α* [Q(s0,a2)目标 - Q(s0,a2)旧] Q(s0,a2)目标 =R(s1) + γ*max Q(s1,a) 深度学习就是用神经网络来学习数据,常见的深度学习网络如全连接的,CNN,RNN等等。
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...
Q-Learning是一个简单但功能强大的算法,可以为我们的代理提供一个备忘单,有助于代理准确地确定要执行的操作。 但如果这张备忘单太长怎么办?设想一个有10000个状态的环境,每个状态有1000个行动。这将创建一个包含1000万个单元格的表。事情很快就会失控! 很明显,我们不能从已经探索过的状态中推断出新状态的Q值。
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。