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...
1. DQN主要思想由于Q-Learning在处理 Q(s_t,a_t) 值为连续的时候,无法使用数组或表格来记录,由此引发三种问题的讨论:1)动作空间是离散的,状态空间是连续的;2)动作空间是连续的,状态空间是离散的;3)动作…
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 Reinforcement Learning Problem Expected Return - What Drives a Reinforcement Learning Agent in an MDP Po...
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: 而DQN就是用神经...
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...
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。
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: ...
在介绍Q-learing算法之前,我们还是对蒙特卡罗法(MC)进行一些介绍。MC方法是一种无模型(model-free)的强化学习方法,目标是得到最优的行为价值函数q∗q∗。在前面一篇博客中,我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法。那么问题来了,什么是模型(model)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)...
正是把层数加多这一操作,神经网络又重新回归到大家的视野,并持续发挥着它奇妙的作用。人们把层数很多的神经网络叫做深度神经网络,并将相关应用叫做深度学习(deep learning)。足以见得,人们对于深度的喜爱程度。也是因为这个原因,加入神经网络的Q-learning算法,才被叫做Deep Q-learning。
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