1. Nature DNQ (DQN) 此处参考 blog:DeepRL系列(7): DQN(Deep Q-learning)算法原理与实现 1.1 history DeepMind 在 2013 年的论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》首次提出 Deep Reinforcement Learning(DRL),并提出了 DQN 算法,实现从视频纯图像输入,完全通过 Agent 学习来玩 Atari 游戏的成果...
算法描述 经验回放 目标固定 缺点 改进 回顾 之前的文章蒙特卡洛方法(MC)和时序差分(TD)介绍了 Q-learning,这篇文章我们介绍把 deep learing 引入 Q-learning 的 DQN 算法。 算法描述 Q-learning(离轨) 策略改进(把策略改进提前实现起来更简单,也可以像 MC 那样使用任意ε-策略采样) ...
Deep Q-Learning算法的基本思路来源于Q-Learning。但是和Q-Learning不同的地方在于,它的Q值的计算不是直接通过状态值s和动作来计算,而是通过上面讲到的Q网络来计算的。这个Q网络是一个神经网络,我们一般简称Deep Q-Learning为DQN。 DQN的输入是我们的状态s对应的状态向量$\phi(s)$, 输出是所有动作在该状态下的动...
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...
深度Q 网络(deep Q network,DQN)原理&实现 1 Q-Learning 算法 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning中,智能体根据称为Q-values的函数来选择行动。Q-values通常表示为Q(s, a),其...
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,表格中的每一个数据都对应了某一状态下采取某一动作所对应的价值。但是当状态多到无法以表格...
这种Q-learing不是真正的梯度下降方法。GTD(gradient temporal difference) learning 是"更加"真实的梯度下降算法。这样做非常有帮助,但仍然不能保证收敛。 DQNs Summary DQN 使用经验重播或固定Q-targets 在重播缓存D\mathcal{D}D中存储变迁st,at,rt+1,st+1s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1}st,at,rt...
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...
算法描述Q-learning(离轨)策略改进(把策略改进提前实现起来更简单,也可以像 MC 那样使用任意 -策略采样) 贪心策略 (目标策略) 策略评估 - greedy(Q) (行动策略) (小写表示一次采样) 为什么这里没有用重要性采样,因为目标策略的序列和行动策略没关系,不像 MC off-policy 需要用行动策略的采样来评估目标策略的...
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,表格中的每一个数据都对应了某一状态下采取某一动作所对应的价值。但是当状态多到无法以表格...