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...
然而,传统的 Q-learning 算法在面对状态空间巨大的场景时(如游戏、机器人控制等)存在明显的局限性,因为直接存储和更新所有状态 - 行动对的 Q 值在计算和存储上是不可行的。 深度Q 网络(Deep Q-Network,DQN)是将深度学习与 Q-learning 相结合的一种创新方法。它利用深度神经网络来近似表示 Q 值函数,从而能够处...
The deep Q-network (DQN) algorithm is an off-policy reinforcement learning method for environments with discrete action spaces. A DQN agent trains a Q-value function to estimate the expected discounted cumulative long-term reward when following the optimal policy. DQN is a variant of Q-learning...
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...
神经网路(Neural network) 决策树(Decision tree) 最近邻(Nearest neighbour) ... DQN DQN(Deep Q-Network)是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的开山之作,将深度学习引入强化学习中,构建了 Perception 到 Decision 的 End-to-end 架构。DQN 最开始由 DeepMind 发表在 NIPS 2013,后来将改进的版本发表在...
Deep Q Network是一个无模型、离策略、基于价值的强化学习方法，适用于离散动作空间，它将Q学习的表格形式转化为神经网络。以下是关于DQN的详细解释：无模型与离策略：DQN不需要对环境进行建模，即它不知道环境的状态转移概率和奖励函数。它采用离策略的学习方式，意味着它使用一个策略来选择动作进行训练，...
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...
class DeepQNetwork: # 建立神经网络 def _build_net(self): 创建两个网络 两个神经网络是为了固定住一个神经网络 (target_net) 的参数, target_net 是 eval_net 的一个历史版本, 拥有 eval_net 很久之前的一组参数, 而且这组参数被固定一段时间, 然后再被 eval_net 的新参数所替换. 而 eval_net 是不...
强化学习之Deep Q Network (DQN) 最近,由于导师要求,略微地了解了DQN,个人总结如下: 强化学习的关键要素:action,state,reward,environment,关于这些基础知识不再赘述了,我将从为什么会有DQN,DQN是怎么工作的,以及DQN的应用三个方面来写: 1、为什么会有DQN? DQN是在Q-learning的基础之上改进的,由于Q-learning无法...
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 ...