DQN全称Deep Q-Network,作为一种强化学习的热门或是经典算法,目前已被用于各个领域,例如无人机群的任务规划以及网络的通信布局等等,Pytorch等热门第三方库中也有具体实现. 2. Q-Learning : 引入 在正式介绍DQN之前,我们需要了解其起源:Q-learning 假设现在有一台数字机器,每当按下按钮后,可以选择生成数字1或0,初...
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...
Dueling DQN架构与上面讲的DQN相同,只不过最后的全连接层分成两股(见下图所描述)。 若环境的一个状态有确定数量的动作空间,绝大多数计算出来的动作对状态没有什么影响。此外,有些动作有冗余效应。在这种情况下,新的dueling DQN将会比DQN架构估算出来的Q值更精确。 其中一股计算值函数,另一股计算优势函数(用于决定...
dqn原理介绍 DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的Q-Learing算法。它使用神经网络（结构可以自行设计）对action value（即Q值）进行估计。在DQN中，神经网络被用作Q网络（Deep Q-network），即一个函数Q(s,a;w)，用来近似动作-价值Q(s,a)。这个神经网络可以生成对应每个状态-动作对的Q值，从而被用来...
DQN的创新点之一是使用了Experience Replay机制,将历史样本存储在经验池中,并从中随机抽取一批样本进行网络更新。这种经验回放机制能够减少样本之间的相关性,提高训练的效率和稳定性。 DQN算法的创新之处在于两点。首先,通过使用深度神经网络作为值函数的近似函数,DQN可以应用于高维、连续状态空间的问题,而传统的Q-learning...
DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird中,我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值,那么这样有什么不足呢?我们可以将问题的稍微复杂化一点了,如果在环境中,State很多,然后Agent的动作也很多,那么毋庸置疑Q-table将会变得很大很大(比如说下围棋)...
DQN,即深度Q网络，是一种在强化学习领域广受关注的经典算法，它被应用于多个领域，如无人机群的任务规划和网络通信布局等。在Pytorch等热门第三方库中，也提供了具体实现。在正式介绍DQN之前，我们先简要了解其起源——Q-learning。想象有一台数字机器，每按下一次按钮，可生成数字[公式]或[公式]。初始...
介绍 DQN(Deep Q-Network)是一种基于深度学习的强化学习算法,它使用深度神经网络来学习Q值函数,实现对环境中的最优行为的学习。DQN算法通过将经验存储在一个经验回放缓冲区中,以解决Q值函数的相关性问题,并使用固定的目标网络来稳定学习。在训练过程中,DQN通过选择最大Q值的动作来更新神经网络的参数,以优化Q值函数的...