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...
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...
在上述算法描述的第4步可以写为:ϕ←ϕ−∑iαdQϕ(si,ai)dϕ(Qϕ(si,ai)−r(si,ai)+γmaxa′Qϕ(si′,ai′))但在r(si,ai)+γmaxa′Qϕ(si′,ai′)中并没有梯度流通过,因此上述算法的第三步并不是真正的梯度更新,这并不是一个梯度下降算法,所以并不能保证算法的收敛性。 此外...
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旨在学习从原始像素开始玩Atari游戏。这是强化学习领域的一项突破,...
如果对价值函数,Q-学习算法及神经网络有初步了解,入门DQN应该没什么问题。 一.Q学习算法的思想 Q学习是动态决策问题的一种基本算法,算法的目的是求出一个新的最优策略,用表格的方式表示,输入是状态s和动作a,输出是相应的Q函数Q(s,t)。学习的方法是,随机选取状态和动作,用贝尔曼方程反复迭代,求出其各个状态各个...
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。
用代码来理解深度强化学习领域的方方面面。从零开始编写强化学习的环境和算法,让初学者全面理解强化学习的基础知识到前沿算法。本系列讲座估计总长度十期。本期介绍了完整版本的Deep Q-Network。 科技 计算机技术 人工智能 神经网络 教程 DQN Python 强化学习 ...
[1]在2015年提出了在强化学习领域经典的算法Deep Q-Network (DQN) 。 整个算法用下面的算法流程图展示: DQN算法 DQN模型利用Function Appromimation 思想来逼近value function的函数,具体来说,采用深度学习的梯度下降来学习出近似的的value fuinction。
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...
一图看懂DQN(Deep Q-Network)深度强化学习算法 DQN简介 DQN是一种深度学习和强化学习结合的算法,提出的动机是传统的强化学习算法Q-learning中的Q_table存储空间有限,而现实世界甚至是虚拟世界中的状态是接近无限多的(比如围棋),因此,无法构建可以存储超大状态空间的Q_table。不过,在机器学习中, 有一种方法对这种事情...