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...
经验回放(Experience Replay):为了打破数据之间的相关性并提高学习的效率,DQN会将智能体的经验(状态、动作、奖励、新状态)存储在一个数据集中,然后从中随机抽取样本进行学习。 目标网络(Target Network):DQN使用了两个神经网络,一个是在线网络,用于选择动作;一个是目标网络,用于计算TD目标(Temporal-Difference Target)。
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的目的是要建立一个表格,以表示Q函数的真实价值,输入是状态和动作,输出是相应的Q值。 而DQN算法是建立一个神经网络,将状态和动作作为网络的输入,相应的Q值作为输出,通过神经网络的训练得到各个状态各个动作的Q值,无需再构造Q表。训练完成后,得到的网络即蕴含所有状态动作的真实价值,计算机进行决策时,已经训...
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。
一、Double DQN算法详解 强化学习中的深度Q网络(DQN)是一种将深度学习与Q学习结合的算法,它通过神经网络逼近Q函数以解决复杂的高维状态问题。然而,DQN存在过估计问题(Overestimation Bias),即在更新Q值时,由于同时使用同一个网络选择动作和计算目标Q值,可能导致Q值的估计偏高。
Deep Q-Networks | Deep Q-Learning - A Deep Q-Network (DQN) is an algorithm in the field of reinforcement learning. It is a combination of deep neural networks and Q-learning, enabling agents to learn optimal policies in complex environments. While the tr
[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。
一、DQN的基本原理 DQN是一种基于价值的强化学习方法,与传统的Q-Learning算法类似,但它利用深度神经网络(Deep Neural Network,简称DNN)来逼近Q值函数,从而解决了传统Q-Learning在处理大规模状态空间时的困难。在DQN中,智能体通过与环境交互,收集样本数据,然后使用这些数据来训练DNN,从而不断更新Q值函数的估计。具体来...
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: ...