连续空间: 如果问题具有连续的状态和动作空间,应该选择DQN。 4.2 实时决策和离线学习 实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时...
本文将深入剖析三种常用的强化学习算法:Q-learning、DQN和策略梯度算法。 一、Q-learning Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q...
强化学习Q-Learning和DQN算法 1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下: 初始化一个Q-table。 在当前状态ss选择一个动作aa。 执行动作aa,转移到新的状态s′s′。
DQN (Deep Q-Network): 特点: DQN是Q-learning的深度学习扩展(Q-learning + Deep Learning),使用神经网络来估计Q值函数,来替代Q-learning的Q值表格。因此DQN可以处理高维、连续状态空间的问题。其中经验回放(replay buffer)和固定目标网络(target network)是DQN中两个重要的稳定训练过程的技巧。 经验回放(replay buff...
个人理解:DQN采用双网络,是off-policy算法。一个训练网络仅使用当前数据,对一种state采取最优的action,需要频繁更新。一个目标网络使用历史数据,采取总体最优action,不需要频繁更新。相较于Q-learning,使用Q函数代替了Q矩阵的作用,在状态很多时Q矩阵难以处理,Q函数擅长对复杂情况进行建模。
Q-learning 和 DQN 赵明明 演绎推理-化繁为简-深入浅出12 人赞同了该文章 前段时间了解到DQN网络,噱头是打2d游戏机的性能,可以和人类相媲美,有的游戏已经超越了人类,就想看看它是如何运行的。看了论文中,DQN网络的模型,以及其loss构成,原来这个网络是这么回事。 网络就是平常的卷积模块+全联接模块。或者是...
把原来的 Q-table 替换成 神经网络后,其算法并没有太大的变化。需要注意的是, 网络的Loss 函数是 4 DQN机器人走迷宫代码 4.1 基础搜索算法介绍(广度优先搜索算法) 对于迷宫游戏,常见的三种的搜索算法有广度优先搜索、深度优先搜索和最佳优先搜索(A*)。
单项选择题 Q learning和DQN的区别在于() A、Qlearning能处理连续动作,DQN不能 B、Qlearning是off-policy,DQN是on-policy C、DQN使用了神经网络和经验回放 D、以上都不对 点击查看答案
强化学习都是基于环境的给的反馈来学习的，这个反馈就是reward，所以你的reward设计就是根据你想agent做...
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