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...
P = np.zeros((4,2,4))# 初始化 Q 矩阵Q = np.zeros((4,2))# 设定学习参数alpha =0.5gamma =0.95epsilon =0.1n_episodes =10000# 对每个情节进行循环for_inrange(n_episodes):# 初始化状态s = np.random.choice([0,1,2,3])# 对每个时间步进行循环,限制最大步数为 100,防止陷入无限循环for_i...
='terminal':q_target=R+GAMMA*q_table.iloc[S_,:].max()# next state is not terminalelse:q_target=R# next state is terminalis_terminated=True# terminate this episodeq_table.loc[S,A]+=ALPHA*(q_target-q_predict)# updateS=S_# move 2.Deep Q-Network 如上所述,Q-learning 用 Q-Table...
深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是强化学习领域的一个重要突破，由Mnih等人在2015年发表于《Nature》...
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 ...
深度强化学习模型DQN的主要任务就是把Q-Table（储存Q值的表格）的更新问题变成一个函数拟合问题，并且和卷积神经网络（CNN）结合起来，在高维连续的数据中存储每个状态动作所对应的Q值（可以理解为value值，在初始化时能够因问题场景不同而被赋予不同的值），这样可以提高算法的准确性和稳定性。参考文献：[1] Abbasi ...
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...
DQN（Deep Q-Network）是一种深度强化学习算法，用于学习离散动作空间下的最优策略。在DQN中，Q表示价值...
Deep Q-learning Algorithm 在上面的所有东西,组合成了最终的Deep Q-learning 算法,包括了experience replay。 DeepMind其实还用了更多的技巧,比如说,目标网络(target network),错误剪裁(error clipping),回报剪裁(reward clipping)等等,但这些都超出了这介绍的范围。这个算法最令人惊异的部分是它能学到任何东西。想想看...
Berkeley深度强化学习的中文笔记(8):DQN 在上一节中,已经介绍了基本的Q-learning的思想和算法。在此基础上,要在实际中能达到很好的效果,还需要使用一些技巧,这节就主要解读deep Q-Network(DQN)所采用的方法:Replay memory、Target network,同时还会介绍其他有效的方法:Double DQN、Dueling net、Prioritized Replay,用...