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,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)] 只不过在表格式的强化学习中, Q(St,At)...
1.论文的主要焦点是什么? 这篇论文的主要焦点是使用深度强化学习(DRL)来实现无人机(UAV)的目标搜索任务。论文特别关注两个挑战:1)在部分可观察的条件下,无人机的决策偏见问题;2)奖励函数的设计问题。为了解决这些问题,论文优化了深度Q网络(DQN)的结构,并引入了门控循环单元(GRU)网络。此外,论文还设计了一个结...
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...
目标网络打断了 DQN 自身的 Bootstrapping 操作,一定程度上缓解了 Q 价值高估问题 不过事实上,作者这里并没有完全解决高估问题,因为选择动作时的最大化操作仍然会导致高估,另外目标网络的参数依然是来自 DQN 的,无法完全避免 Bootstrapping。本文发表一年后,即 2016 年在 AAAI 发表的 Deep Reinforcement Lear...
前言 这篇博客介绍了一个基于 Deep Q-network(DQN) 改进的网络框架 Deep Recurrent Q-network (DRQN) 。DRQN 在网络中引入了 long short-term memory (LSTM) 结构,使网络具有记忆性。使网络在仅接受单帧状态作为输入时,也可
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...
这篇Nature 论文可以说引爆了深度强化学习。它介绍了 Deep Q-Networks (DQN) 算法,并且在 49 个 Atari 游戏上取得了很好的性能:基本都超越了以前的算法,大部分比职业玩家要好。这一算法的突出贡献是,在 Q-learning 中引入了深度神经网络,并且通过 experience replay 和 target network 技术稳定学习过程。而在此之...
Q-Network(DQN).WepresentanextensionofDQNby“soft”and“hard”atten- tionmechanisms.TestsoftheproposedDeepAttentionRecurrentQ-Network (DARQN)algorithmonmultipleAtari2600gamesshowlevelofperformance superiortothatofDQN.Moreover,built-inattentionmechanismsallowadirect onlinemonitoringofthetrainingprocessbyhighlightingth...
Deep Reinforcement Learning (DQN) 是一个 model-free、off-policy 的强化学习算法,使用深度神经网络作为非线性的函数估计,是一个“端到端”训练的算法。Deep Q-network 直接接受RGB三通道图片作为输入,输入为N个动作对应的Q值,即 ,论文的实验主要基于七个Atari游戏。
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...