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，解决了这个问...
在实际应用中,Q-learning算法可能会涉及更复杂的技术,例如使用神经网络来近似 Q 函数(这就是深度 Q 学习),以处理具有大量状态和动作的问题。 2 DQN 算法 2.1 算法介绍 DQN,全称Deep Q-Network,是一种强化学习算法,由DeepMind于2015年首次提出。它结合了深度学习和Q学习两种技术,可以解决具有大量状态和动作的复杂...
是Q函数对输入的状态的处理参数,用来将状态转换成一个具体的向量可以被Q网络使用,例如如果状态是文本,那么就可以用Bert模型处理。 DQN模型在一开始,先是一定概率 随机选择一个行为action 进行执行,或者是根据Q网络的输出结果选择可能反馈最大的结果输出。 根据执行的动作,观察当前t时刻的反馈激励 和环境信息 , 根据...
背景与动机:DQN由DeepMind于2013年提出,解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题,在机器人路径规划领域展现出巨大潜力。 核心思想:使用深度神经网络来近似Q函数,通过与环境交互学习最优策略。 算法流程: 初始化Q网络参数、目标网络参数和经验回放缓冲区。 与环境交互,根据ε-贪婪策略选择动作,执行动作并观察奖励和下...
DQN是在Q-learning的基础之上改进的,由于Q-learning无法解决一些高维状态空间的问题,即Q-learning会导致...强化学习系列:Deep Q Network (DQN) 我们终于来到了深度强化学习。 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化。目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的...
【转】强化学习(一)Deep Q-Network 1. 前言 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入...
深度强化学习模型DQN的主要任务就是把Q-Table（储存Q值的表格）的更新问题变成一个函数拟合问题，并且和卷积神经网络（CNN）结合起来，在高维连续的数据中存储每个状态动作所对应的Q值（可以理解为value值，在初始化时能够因问题场景不同而被赋予不同的值），这样可以提高算法的准确性和稳定性。参考文献：[1] Abbasi ...
增强学习是试错学习(Trail-and-error),由于没有直接的指导信息,agent要以不断与环境进行交互,通过试错的方式来获得最佳策略。因此一开始可以看做是盲目的、随机的试验,但是根据反馈的reward来优化损失函数可以使得我们想要的Q table慢慢收敛。 损失函数 上面提到了损失函数,那么如何选取呢。在DQN中,Q值表中表示的是...
用代码来理解深度强化学习领域的方方面面。从零开始编写强化学习的环境和算法,让初学者全面理解强化学习的基础知识到前沿算法。本系列讲座估计总长度十期。本期介绍了完整版本的Deep Q-Network。 科技 计算机技术 人工智能 神经网络 教程 DQN Python 强化学习 ...
Deep Q Network是一个无模型、离策略、基于价值的强化学习方法，适用于离散动作空间，它将Q学习的表格形式转化为神经网络。以下是关于DQN的详细解释：无模型与离策略：DQN不需要对环境进行建模，即它不知道环境的状态转移概率和奖励函数。它采用离策略的学习方式，意味着它使用一个策略来选择动作进行训练，...