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...
DQN是在Q-Learning基础上的一种改进,由Mnih等在2013年首次提出,因此DQN本质也是一种TD算法。 首先回顾一下Q-Learning的更新规则: (1)Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmaxa′Q(s′,a′)−Q(s,a)] 上述公式简单来说就是用单步时序差分学习,即TD(0),学习目标r+γmaxa′Q(s′,a′)来增量式更新Q(s,a)...
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问题。 在传统的Q-learning中,我们用一个表(Q-table)来存储每个状态-动作对的Q值。然而,当状态和动作的数量非常大时,用表格存储的方式就会变得不现实,因为需要的存储空间...
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...
但是使用VFA的Q-learning会发散 两个担忧引发了这个问题 采样之间的相关性 非驻点的目标 Deep Q-learning(DQN)同时通过下列方式解决这两项挑战 经验重播(Experience replay) 固定Q-targets DQNs: 经验重播 为了有助于移除相关性,从先前的经验中存储数据集(称作重播缓存)D\mathcal{D}D ...
在原来的 Q-learning 算法中,每一个数据只会用来更新一次Q值。为了更好地将 Q-learning 和深度神经网络结合,DQN 算法采用了经验回放(experience replay)方法,具体做法为维护一个回放缓冲区,将每次从环境中采样得到的四元组数据(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})存储到回放缓冲区中,训练Q网络的时候再从回放缓冲区中...
Deep Q-Networks (DQN)：深度学习的融合 随着深度学习技术的发展，DQN应运而生，将神经网络引入Q-Learning框架，显著提升了学习效率和适应性。DQN通过一个深度神经网络预测Q值，从而能够处理更为复杂的环境状态，如高维图像输入。这种结合使得DQN能够在大规模、连续状态空间的问题上取得突破，比如在《雅达利》游戏集上...
3.3 Double Deep Q-Learning(双重深度Q学习方法) 4 DQN运行过程 5 参考资料 1 Q-learning与Deep Q-learning Q-learning是一种用来训练Q函数的算法,Q 函数是一个动作-价值函数,用于确定处于特定状态和在s该状态下采取特定行动的价值。其中的Q函数被以表格的形式展现出来,横轴表示状态,纵轴表示动作,表格中的每一...
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就是用神经网络来代替这张 Q 表格,其余相同,如下图: 其更新方式为: ...
神经网络将状态作为输入,并输出所有可能动作的Q值。下图说明了在评估Q值时Q-Learning和Deep Q-Learning之间的差异: 基本上,Deep Q-Learning用神经网络替代了常规的Q表。神经网络将输入状态映射到(动作,Q值)对,而不是将(状态,动作)对映射到Q值。 2013年,DeepMind推出了Deep Q-Network(DQN)算法。DQN旨在学习从原始...