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...
因此,在本单元中,我们将研究我们的第一个深度强化学习智能体:Deep Q-Learning。Deep Q-Learning使用了一个神经网络,它获取一个状态,并基于该状态近似计算每个动作的Q值,而不是显式地使用Q表格。 从Q-Learning到Deep Q-Learning 我们了解到Q-Learning是我们用来训练Q函数的算法,Q函数是一个动作价值函数,它决定了...
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...
Deep Q-Learning and Deep Q-Networks explained Limitations of Q-learning with value iteration Deep Q-learning Deep Q-networks The input The layers The output Wrapping up Course Lessons Reinforcement Learning Series Intro - Syllabus Overview Markov Decision Processes (MDPs) - Structuring a Reinforceme...
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: ...
Deep Q-learning是一种使用深度神经网络学习策略函数的强化学习算法。深度神经网络将当前状态作为输入,并输出一个值向量,每个值代表一个可能的动作。然后代理采取具有最高值的操作。 Deep Q-learning是一种基于值的强化学习算法,这意味着它学习每个状态-动作对的值。状态-动作对的值是agent在该状态下采取该动作所获得...
原文:小白系列(6)| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs. Deep Q-Network 01引言 强化学习(Reinforcement Learning,RL)近年来受到了广泛关注,因为它在多个领域取得了成功的应用,包括博弈论、运筹学、组合优化、信息论、基于模拟的优化、控制理论和统计学。
DeepQ-Learning为了解决这一问题我们假设每个状态都遵循马尔可夫属性即每个状态仅依赖于先前的状态以及从该状态到当前状态的转换 DeepQ-Learning 一、Q-Learning之路 二、为什么要做“深度”Q-Learning? 三、Deep Q-Learning的简介 四、与深度学习相比,深度强化学习面临的挑战 4.1 目标网络 4.2 经验回放 一、Q-...
强化学习 7——Deep Q-Learning(DQN)公式推导 上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近(Value Function Approximation,VFA)的理论,本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法,对于强化学习训练苦难问题,其开创性的提出了两个解决办法,在atari游戏上都有不俗的表现。
这部分和插图的灵感来自Udacity的 Deep Learning Foundations Nanodegree 中 Deep Q Learning 一章中的精彩解释。 避免忘记以前的经历 我们有一个大问题:权重的可变性,因为动作和状态之间存在高度相关性。 记得在第一篇文章(强化学习简介)中,我们谈到了强化学习过程: ...