本期论文 Human-level control through deep reinforcement learning Deep Q Network DQN与Qleanring类似都是基于值迭代的算法,但是在普通的Q-learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难。所以在此处...
这两篇论文其实很像,是同一拨人写的,只不过一个早一个晚,一个发在NIPS上一个发在Nature上。 提要:DQN是DRL的开山之作,是model-free,off-policy,value-based,discrete的方法。 听说点赞的人逢投必中。 在正式介绍DQN之前,让我们先简单回顾一下Q-learning,它的公式很简单,就是Bellman方程 Q(St,At)←Q(St,...
引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘。所以就有研究者提出了 Deep Recurrent Q-Network (DRQN),一个结合 LSTM 和 DQN 的工作: 1. the fully connected layer in the latter is replaced for a LS...
these controllers have limited memory and rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point. To address these shortcomings, this article investigates the effects of adding recurrency to a Deep Q-Network (DQN) by replacing the first post-convolutional fully-connected la...
1.2 Deep Q Network(DQN) 使用神经网络参数化 Q 价值时,早期的一些工作将 history-action pair(其实就是 ) 作为网络输入,这种结构对于每一个可行动作都要单独做前向传递来计算 Q 值,从而导致计算成本与动作的数量成线性关系。比如 2005 年的 Neural Fitted Q Iteration – First Experiences with a Data...
在DQN中,Q值表中表⽰ 是当前已学习到 经验。⽽根据公式计算出 Q 值是agent通过与环 境交互及 ⾃⾝ 经验总结得到 ⼀个分数 (即:⽬标 Q 值)。最后使⽤ ⽬标 Q 值(target_q)去更新原来旧 Q 值(q)。⽽ ⽬标 Q 值与旧 Q 值 对应关系,正好是监督学习神经⽹络中结果值与输出值 对应...
Hasselt 等进一步分析了过优化的现象,并将 Double Q 的想法应用在 DQN 上,从而提出了 Double DQN。Double DQN 训练两个 Q 网络,一个负责选择动作,另一个负责计算。两个 Q 网络交替进行更新,具体算法如下所示。 下图是 Hasselt 在论文中报告的实验结果。从实验结果来看,Double DQN 拥有比 DQN 好的效果。
DQN，全称为Deep Q-Network，是强化学习领域中将深度学习融入强化学习的经典论文。论文的核心在于利用深度学习方法学习近似Q函数，以表示智能体在当前状态下的价值。使用深度学习模型学习近似Q函数的必要性在于，对于复杂场景，如游戏界面，Q表的维度可能过大，导致难以存储或处理。因此，使用函数来表示状态动作...
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...
一图看懂DQN(Deep Q-Network)深度强化学习算法 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_...