一、初探 The Deep Q-Network (DQN) 1.1 The Deep Q-Network (DQN) 的结构 下图是一个射击游戏的 Deep Q-Learning network 的架构示例: 其中输入是连续的4帧图像(即当前状态),输出是该状态下每个可能的动作的Q-values的向量。然后,像 Q-Learning 一样,我们只需要使用我们的epsilon贪婪策略来选择要采取的行动。
2. Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来预测采取某个动作在某个状态下的期望回报。3. DQN的提出：在状态空间非常大或者连续的情况下，传统的Q-Learning方法难以应用，因为无法为每个状态-动作对存储Q值。DQN通过使用深度神经网络来近似Q函数，解决了这个问...
与Q-Learning的不同之处在于,在训练阶段,不像我们使用Q-Learning那样直接更新状态-动作对的Q值(详情见下一节): 更新Q价估计 在Deep Q-Learning中,我们创建了一个损失函数(毕竟是深度学习),将我们对Q值的预测与Q值目标(Q-Target)进行比较,并使用梯度下降来更新我们的Deep Q-Network的权重,以更好地逼近Q值。 Q...
在实际应用中,Q-learning算法可能会涉及更复杂的技术,例如使用神经网络来近似 Q 函数(这就是深度 Q 学习),以处理具有大量状态和动作的问题。 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...
在本教程中,我们将探讨强化学习的概念、Q-Learning、Deep Q-Learning与Deep Q-Network之间的关系。 02强化学习 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个子集,其中智能体通过与环境的交互来学习获取实现目标的最佳策略。与依赖于摄取和处理数据的监督式机器学习算法不同,强化学习不需要数据来学习。相反,智能...
DQN主要由三部分组成:Q network、Target network和经验回放(Experience Replay )组件。 其中,Q神经网络用于训练产生最佳状态-动作价值,Target神经网络用于计算下一状态下采取的动作所对应的Q值,Experience Replay用于与环境进行交互并产生数据用于训练神经网络。
Deep Q learning: DQN及其改进 Deep Q Learning Generalization Deep Reinforcement Learning 使用深度神经网络来表示 价值函数 策略 模型 使用随机梯度下降(SGD)优化loss函数 Deep Q-Networks(DQNs) 使用带权重集w\textbf{w}w的Q-network来表示状态-动作价值函数 Q^(s,a;w)≈Q(s,a)\hat{Q}(s,a;\textbf{...
Deep Q-Networks | Deep Q-Learning - 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 tr
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 和具有目标 Q 值的目标行动 ,以改进其 Q 值估计。 2 DQN的结构组成 DQN主要由三部分组成:Q network、Target network和经验回放(Experience Replay )组...
DQN是由两个Network组成,一个是Evaluation Network就是我们用来预测不同action的Q value值,另一个则是Target Network,是用来模拟真实的Q value值。DQN的loss就是一个L2 regression的loss,其公式如下: loss function y就是Evaluation Network要预测的Q(st, at)的值,其中st和at是已知的实验数据。剩下的减去的那一...