使用目标网络(Target Network)计算目标Q值。 这种分离使得目标Q值的计算更加可靠,有助于减少估计偏差。 四、算法流程 1.初始化: 初始化两个神经网络:在线网络 Q_{\theta} 和目标网络 Q_{\theta^-} 。 Q_{\theta^-} 的参数定期从 Q_{\theta} 同步。 2.执行动作: 当前状态 s_t 下,利用 Q_{\theta} ...
深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术,并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练。 状态-价值函数(state-value function):其输入为演员某一时刻的状态,输出为一个标量,即当演员在对应的状态时,预期的到过程结束时间段内所...
目录 深度强化学习目录 简介 DQN(Deep Q-Network),顾名思义,就是将Q-learning与深度学习相结合。具体点讲,就是把Q-learning中估算Q值函数的模型应用为神经网络,一般我们用的是三层CNN结构。 DQN在实际操作中会遇到一个问题,就是过度高估(over-estimate)Q值函数。于是我们使用Double DQN来缓解这个问题。 Double DQN...
深度Q网络(deep Q-network,DQN)是指基于深度学习的Q学习算法,主要结合了价值函数近似与神经网络技术,并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。 神经网络是最好的函数逼近器 由于神经网络在建模复杂函数方面非常出色,我们可以使用神经网络(我们称之为深度Q网络)来估计这个Q函数。 此函数将状态映射到可以从该状态...
深度Q网络(deep Q-network,DQN)是指基于深度学习的Q学习算法,主要结合了价值函数近似与神经网络技术,并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。在 Q学习 中,我们使用表格来存储每个状态 s s s 下采取动作 a a a 获得的奖励,即状态-动作值函数 Q ( s , a ) Q(s,a) Q(s,a)。然而,这种方法在状...
深度Q网络( Deep QNetwork, DQN )是Google的Deep Mind 于2013 年提出的第一个深度强化学习算法(其他的还有A3C和...那样有非常明确的目标(如图像分类问题中的label),强化学习的目标是不明确的,模型只会向着能够得到更多奖励的方向去学习。Q学习在强化学习中,Q学习(QLearning)是一种学习...
self.q_target = QNetwork(n_states, n_actions, hidden_dim=16).to(device) self.mse_loss = torch.nn.MSELoss() self.optim = optim.Adam(self.q_local.parameters(), lr=LEARNING_RATE) self.n_states = n_states self.n_actions = n_actions ...
* ## 引言 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是结合了深度学习和强化学习的一种方法,它通过让智能体(Agent)从环境中获取数据,使用深度神经网络来学习环境的动态变化并作出相应的决策。DQN(Deep Q-Network)是一种经 深度神经网络 python 强化学习 原创 mob649e81624618 2023-10-13 07:22:43 87...
2.2 Double Deep-Q Network Deep-Q Network (DQN)方法是一种利用深度神经网络进行动作价值函数近似的Q-Learning强化学习方法。从价值函数学习的角度来说,在最朴素的Q-Learning方法中,对于状态空间和动作空间离散且简单的环境,可以使用Q table直接学习动作价值函数,从而使用贪心策略从Q table中选择动作价值最高的动作。