next_state_max_q =q[next_state].max()#当前动作的经验总得分 = 当前动作得分 + γ X 执行该动作后的下一个状态的最大的经验得分#即:积累经验 = 动作执行后的即时奖励 + 下一状态根据现有学习经验中最有价值的选择 X 折扣率q[current_state][current_action] = current_action_point + gamma *next_s...
为了解决 Q-Learning 的上述缺点,后来提出了 Deep Q-Learning 算法,其核心思想是使用神经网络代替 Q-function,给定一个状态,该神经网络将近似该状态下每个可能动作的Q-value,这样就避免了维护一个静态的Q-table了,内存的占用只和神经网络的参数量的大小有关。 一、初探 The Deep Q-Network (DQN) 1.1 The Deep...
Q-learning是一个传统的利用表格进行强化学习的方法(tabular learning):Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)] 这里的α∈(0,1]代表步长,γ代表discount,Q(S,A)是action-value 函数,当Q=0为终止state时,Q=0. 公式里的Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)是所谓的target,Sutto...
知识对RL至关重要。 [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。 第一个阶段# 初始化反馈存储D 初始化 a...
Deep Q-Network 学习笔记(二)—— Q-Learning与神经网络结合使用 这里将使用 tensorflow 框架重写上一篇的示例。 一、思路 Q-Learning与神经网络结合使用就是 Deep Q-Network,简称 DQN。在现实中,状态的数量极多,并且需要人工去设计特征,而且一旦特征设计不好,则得不到想要的结果。
五. Deep Q-network(DQN) 现实中强化学习面临的状态空间往往是连续的,存在无穷多个状态。这种情况下,就不能再使用表格对价值函数进行存储,采用价值函数近似(Value Function Approximation)的方式进行逼近 在连续的状态和动作空间中,可以用函数 来表示近似计算: ...
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 ...
deep q-learning就是使用一个神经网络作为估计函数来估计 ,DQN使用了两个关键的方法来增加效果,一是:使用一个target network,二是使用了experience replay,目的都是为了增强会价值函数拟合的稳定性。 2.2 Double Q-learning 在Q-learning中使用的最大值操作,使用相同的value来进行选择动作和估计动作,因此估计的价值会...
七月算法强化学习 第三课 学习笔记 Unknown Environment MDP Control 基本思路:广义策略迭代(策略评估+策略改进) 如何保证每个状态行为对(Q,a)都可以被访问到? 确保历经每个状态行为对, π(a|s) > 0 for all a, s 每次迭代确保 π’≥π(回顾policy ordering) 实时在线决策: 1)ExploitaAon:基于之前所有的...
Deep Q Network 的简称叫 DQN, 是将 Q learning 的优势 和 Neural networks 结合了. 如果我们使用 tabular Q learning, 对于每一个 state, action 我们都需要存放在一张 q_table 的表中. 如果像显示生活中, 情况可就比那个迷宫的状况复杂多了, 我们有千千万万个 state, 如果将这千万个 state 的值都放在表...