Q-Learning的原理和缺点:首先训练一个 Q-function,然后将 Q-function 编码成 Q-table,适用于离散的比较小的状态空间环境。如果环境的状态空间太大,Q-table会出现内存爆炸的问题。 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...
因此,我们看到Deep Q-Learning使用神经网络来近似计算给定状态下每个可能动作的不同Q值。现在让我们研究Deep Q-Learning。 Deep Q-Learning算法 我们了解到,Deep Q-Learning使用深度神经网络来近似计算每个状态下每个可能动作的不同Q值。 与Q-Learning的不同之处在于,在训练阶段,不像我们使用Q-Learning那样直接更新状态...
对于我们前一篇讲到的Q-Learning算法,我们现在就价值函数的近似表示来将其改造,采用上面右边的第三幅图的动作价值函数建模思路来做,现在我们叫它Deep Q-Learning。 3. Deep Q-Learning算法思路 Deep Q-Learning算法的基本思路来源于Q-Learning。但是和Q-Learning不同的地方在于,它的Q值的计算不是直接通过状态值s和...
Deep Q-Learning使用了一个神经网络,它获取一个状态,并基于该状态近似每个动作的Q-值,而不是使用Q-表。 我们将使用RL Zoo训练它玩太空入侵者和其他雅达利环境,这是一个使用稳定基线的RL训练框架,提供训练脚本、评估代理、调整超参数、绘制结果和录制视频。 在深度Q-Learning中,我们创建了一个损失函数(loss functio...
论文地址:Mnih, Volodymyr; et al. (2015).Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: 然后学习的过程就是更新 这张 Q表格,如下图所示: ...
Q-Learning是一种model-free、基于值(value)的、off-policy算法,用于在给定环境中找到智能体的最优策略。该算法根据智能体的当前状态确定最佳的行动序列。Q-Learning中的“Q”代表质量(quality),表示如何通过最大化未来奖励来获得有价值的行动。 作为一种基于模型的算法,Q-Learning不需要了解转移和奖励函数。它通过试...
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...
Fixed Q-targets:针对Deep Q-Learning中计算Q值的神经网络的权重系数的更新,有公式如左图所示,此时将TD target近似为了qπ(S,A)qπ(S,A)的真值,但是当不断更新权重系数时TD target也是不断变化的,这就会使得在训练过程中qπ(S,A)qπ(S,A)的估计值要接近一个不断变化的值,加大了训练难度,减小了训练效...
深度学习就是用神经网络来学习数据,常见的深度学习网络如全连接的,CNN,RNN等等。 2. DQN搭建 为什么玩电子游戏没办法直接用Q-learning 来学习最佳路径呢?因为电子游戏的每一帧图片就可以是一种状态,游戏中的角色又可以有多种动作(上下左右,下蹲跳跃等等)。如果用Q表来记录每一个动作所对应的状态,那么这张Q表将...
五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning 一、Q-Learning之路 在正式深度强化学习之前,您应该了解一些概念。别担心,我已经为你安排好了。 我以前写过很多关于强化学习的文章,介绍了多臂抽奖问题、动态编程、蒙特卡罗学习和时间差分等概念。我建议按以下顺序浏览这些指南: ...