这么做可以以减少数据相关性并且每一个样本可以被使用多次,十分适合深度神经网络的梯度学习。 2.2 固定Q目标(Fixed Q-Targets) DQN 算法最终更新的目标是让Qω(s,a)逼近r+γmaxa′∈AQ(s′,a′),由于 TD 误差目标本身就包含神经网络的输出,因此在更新网络参数的同时目标也在不断地改变,这非常容易造成神经网络...
6. 能源管理：DQN可以用于智能电网的管理，优化能源分配和消耗，提高能源效率。7. 金融交易：在金融行业，DQN可以用于开发交易策略，通过分析市场数据来预测股票价格走势并做出交易决策。DQN的成功应用展示了深度强化学习在解决现实世界问题中的潜力，随着技术的进步，未来可能会有更多创新的商业应用出现。四、使用PyTorch实...
在DQN算法中,我们使用deque实现经验池来存储之前的经验,因为它可以在队尾插入新的经验,并在队首删除最老的经验,从而保持经验池的大小不变。 self.batch_size = batch_size self.gamma = gamma self.lr = lr self.policy_net = DQN(state_dim, action_dim).to(self.device) self.target_net = DQN(state_...
而DQN算法是建立一个神经网络,将状态和动作作为网络的输入,相应的Q值作为输出,通过神经网络的训练得到各个状态各个动作的Q值,无需再构造Q表。训练完成后,得到的网络即蕴含所有状态动作的真实价值,计算机进行决策时,已经训练好的神经网络会自动输出各个状态各个动作的价值。
DQN算法是一种深度强化学习算法(Deep Reinforcement Learning,DRL),DQN算法是深度学习(Deep Learning)与强化学习(Reinforcement learning)结合的产物,利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力,实现了从感知到动作的端到端(End to End)的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表,并在Nature 2015...
DQN算法可描述如下: 1. 初始化重播缓冲区。 2. 预处理环境,并把状态S输入DQN, 后者会返回该状态中所有可能的动作的Q值。 3. 用epsilon贪心策略选取一个动作:当有概率epsilon时,我们选择随机动作A,当有概率1-epsilon时,选取具有最高Q值的动作,例如A=argmax(Q(S, A, θ))。 4. 选择了动作A后,智能体在...
DQN是第一个将深度学习与强化学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略。 创新点: 基于Q-Learning构造Loss Function 通过experience replay(经验池)解决相关性及非静态分布问题 使用TargetNet来解决稳定性问题 优点: 算法通用性,可以玩不同的游戏。
2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) 使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的...
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是一种将Q学习扩展到深度神经网络的强化学习方法。它结合了强化学习和深度学习的优势，能够在复杂环境中学习高效的决策策略。本文将介绍深度Q网络的原理、算法以及其在各个领域的应用，并对其进行分析和讨论。一、Q学习简介 Q学习是一种经典的强化学习方法，用于解决马尔可夫决策过程（...