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...
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...
DQN是一种深度增强学习算法,它采用神经网络来学习Q值函数。Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得的预期回报。这里的Q值函数是使用深度神经网络进行建模的,因此被称为Deep Q Networks,简称DQN。 Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得...
算法中的\phi _{t}=\{s_{t-m}, s_{t-m+1},..., s_{t}\}包含了历史状态信息,可以直接简化为s_{t}以便理解。 上述算法能够完成DQN的训练,但现在一般不将上述算法用于实践。 为了提高训练的稳定性和效率,DQN引入了目标网络,即在原来的基础上,增加一个Q网络(即目标网络,结构与原来的Q网络是一样的...
强化学习算法总结(一)——从零到DQN变体 这是新开的一个系列,将结合理论和部分代码(by ElegantRL)介绍强化学习中的算法,将从基础理论总结到现在常用的SAC,TD3等算法,希望能帮助大家重温知识点。本文是第一部分,将从基础理论讲解到DQN的各种变体。 目录
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...
Deep Q-learning(DQN)同时通过下列方式解决这两项挑战 经验重播(Experience replay) 固定Q-targets DQNs: 经验重播 为了有助于移除相关性,从先前的经验中存储数据集(称作重播缓存)D\mathcal{D}D 为进行经验重播,循环以下步骤: (s,a,r,s′)∼D(s,a,r,s')\sim\mathcal{D}(s,a,r,s′)∼D:从数...
DQN算法的核心是Q-learning算法和深度神经网络的结合。 1.Q-learning算法公式:Q-learning算法通过不断更新Q值来学习最优策略,其更新公式如下: 其中,s_t表示当前状态,a_t表示选择的动作,r_t表示立即回报,s_t+1表示下一个状态,α是学习率,γ是折扣因子。
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...
可以看到,两版的DQN都使用了经验池,而2015版的DQN增加了target-net,提高了算法稳定性。 3、DQN实现DEMO 找了很多DQN的例子,有原版的实现Atari的,也有Flappy Bird的,但是最简单的还是莫烦大神的Demo,github地址是:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow。