Deep Q-Learning Algorithm 在具体介绍 Deep Q-Learning 算法前,我们先来快速回顾一下基于 tabular method 的传统 Q-Learning 算法。在 Q-Learning 中,每个 Q-value 的更新逻辑如下正如在上一篇文章中介绍的那样,其本质上是通过 TD Learning 的思想构造 【TD Target】,然后与当前的
Batch actor-critic algorithm: Problem: 对于无限的任务设置而言,基于当前的规则,当我们设置的回报总为正时,评估的价值函数可能趋近于无限大 – 无限大的值也意味着无限大的方差 Solution: 一个简单的解决方式是在值的前面引入一个小的介于0到1之间的乘数 \gamma,0.99通常是一个比较好的取值 在策略梯度中引入折扣...
1. Reinforcement Learning Toolbox ：MATLAB提供的强化学习工具箱，支持使用DQN、PPO、SAC和DDPG等算法进行策略训练，可以与深度学习框架集成，支持在多CPU、GPU上并行运行仿真。2. Deep Reinforcement Learning (DeepRL) ：一个开源项目，提供了多种深度强化学习算法的实现，适合研究者和学习者进行学习和实验。3. Deep...
这主要包括AlphaGo Zero(围棋),AlphaZero(国际象棋),甚至还有应用在拥有复杂规则和系统的电竞游戏中的AlphaStar(星际争霸2),OpenAI-Five(DOTA 2)等AI模型。其背后的核心技术为深度强化学习(deep reinforcement learning)算法,利用AI在几乎没有人类干预的环境中学习产生经验数据后进行模型训练,并重复整个过程来迭代。其能...
【摘要】 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)是一种结合深度学习和强化学习的算法,用于解决具有高维状态空间和动作空间的复杂任务。它通过将神经网络作为值函数近似器来实现强化学习。 在传统的强化学习中,值函数可以是一个表格,每个状态和动作对应一个值。然而,对于具有大量状态和动作的问题,表格方法的存储和更新...
·REINFORCE算法(REINFORCE Algorithm):通过对策略进行采样和梯度更新,优化策略函数。 ·演员-评论家方法(Actor-Critic Methods):结合策略网络和价值网络,提高策略的学习效率。 3. 深度学习与强化学习的结合 3. Integration of Deep www.sohuuweb.com and Reinforcement Learning ...
经典书籍:Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 论文集,覆盖面比较广,需要一定基础:Reinforcement Learning: State-of-the-Art 两个非常全的论文资料集合: GitHub - junhyukoh/deep-reinforcement-learning-papers: A list of recent papers regarding deep reinforcement learning ...
deepmind 在2013年的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning提出的DQN算是DRL的一个重要起点了,也是理解DRL不可错过的经典模型了。网络结构设计方面,DQN之前有些网络是左图的方式,输入为S,A,输出Q值;DQN采用的右图的结构,即输入S,输出是离线的各个动作上的Q值。之所以这样,左图方案相对右图最大的缺点是对于...
Deep reinforcement learning involves Deep Q-Network (DQN), Deep Q-Learning (DQL), Double Deep Q-Learning (DDQL) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). DQN belongs to the deep reinforcement learning category. The main reason to propose DQN algorithm is the weakness of QL in high ...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)是一种结合深度学习和强化学习的算法,用于解决具有高维状态空间和动作空间的复杂任务。它通过将神经网络作为值函数近似器来实现强化学习。 在传统的强化学习中,值函数可以是一个表格,每个状态和动作对应一个值。然而,对于具有大量状态和动作的问题,表格方法的存储和更新变得非常困...