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...
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...
Double DQN(DDQN)引入了“双网络”机制来缓解这个问题,从而提高了算法的稳定性和收敛性。 二、算法背景和提出 在强化学习的早期研究中,Q学习是一种经典算法,它通过构建Q值表来描述每个状态-动作对的长期累积奖励。然而,当状态和动作空间变得巨大甚至连续时,Q学习方法难以扩展。为此,深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)...
Deep Q-network(DQN)是一项实用度很高的强化学习算法,下面进行一个简介,后期还会持续更新。 这个是DQN的一个算法伪代码表示: 首先初始化,我们初始化2个网络:Q 和Q^,其实Q^就等于Q。一开始Q^这个目标 Q 网络,跟我们原来的Q网络是一样的。在每一个episode(回合),我们用actor(演员)去跟环境做交互...
DQN的输入是当前的状态 S ,输出是每一个可能的动作的Q的最大值(也就是它们各自的 Q∗)。如果有三个动作(上图所示),就会分别输出三个动作的最大Q值。你会发现这里跟之前的神经网络结构比起来少了一个Softmax函数,因为使用DQN的话策略是直接选择Q值最大的那个动作进行执行(贪婪算法,只选最大的),所以它没有...
深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它由 DeepMind 团队提出，并在多个领域取得了显著的成果。一、DQN基本概念 1. 强化学习基础：强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。智能体在给定状态下执行动作，环境根据动作给出奖励，智能体的目标是最大化...
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...
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...
基于CNN-LSTM的深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)求解移动机器人路径规划,MATLAB代码-CSDN博客 一、引言 DQN(深度Q网络)是一种结合深度学习和强化学习的算法,由DeepMind在2015年提出。它通过深度神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在处理大量状态和动作时的局限性。DQN在机器人路径规划领域展现出巨大潜力,能够帮助机...
[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。