DQN 使用经验回放(Experience Replay)和固定 Q-目标(Fixed Q-Targets)技术,有效地稳定了训练过程,解决了数据相关性和目标漂移问题。 缺点: DQN 对于超参数的选择非常敏感,如学习率、回放缓冲区大小、折扣因子等。 DQN 并不能很好地处理连续动作空间的问题,对此需要使用其他算法,如深度确定性策略梯度(DDPG)。 4. ...
DQN算法原理详解 一、 概述 强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic。 常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络。 说到DQN中有值函数网络,这里简单...
DQN算法在Q-learning基础上进行了一些改进,主要包括以下几点: 1.经验回放 在基础的Q-learning中,每次更新Q函数时只能利用当前的状态和动作信息,而忽略了之前的经验。DQN算法通过经验回放的方式解决了这个问题,将所有的经验存储到经验回放池中,然后从中随机取出一小批数据进行训练。这样不仅可以避免连续的相关经验对模型...
DQN算法原理详解 DQN(Deep Q-Network)算法是一种使用深度神经网络来近似值函数的增强学习算法。它是由DeepMind公司在2024年提出的,并在Atari 2600游戏上取得了超过人类水平的表现。 DQN算法的核心思想是使用Q-learning算法来学习一个值函数Q(s, a),它表示在状态s下采取动作a所能获得的累积奖励。DQN通过引入深度...
DQN即深度Q网络（Deep Q Network），是一种基于价值的算法。对于每一个状态s下所有可能动作a的动作价值...
在训练和测试阶段，DQN的表现可以通过绘制损失函数、奖励等指标来评估。训练过程中，观察损失随时间的变化，测试时评估模型在新情况下的表现。代码实现方面，首先需要配置相关参数和环境，随后实现深度神经网络、经验回放缓冲区、Q学习算法等组件。在`config_DQN.py`文件中设置DQN的参数，在`04_DQN.py`文件...
1-算法原理通俗解读.mp4 07:12 2-目标函数与公式解析.mp4 10:08 3-Qlearning算法实例解读.mp4 07:46 4-Q值迭代求解.mp4 09:00 5-DQN简介.mp4 05:08 1-整体任务流程演示.mp4 05:22 2-探索与action获取.mp4 07:00 3-计算target值.mp4 05:18 4-训练与更新.mp4 08:13 1-DoubleDqn要解决的问题.mp4...
DQN算法的原理可以分为四个主要步骤:经验回放(Experience replay)、目标网络(Target network)、ε-贪婪策略(ε-greedy policy)和误差函数(Loss function)。下面将对这四个步骤进行详细解析。 1. 经验回放:在强化学习问题中,智能体(Agent)通过与环境交互来学习。在每个时间步,智能体根据当前状态选择一个动作执行,并观...
2 DQN算法原理 DQN算法是⼀种off-policy算法，当同时出现异策、⾃益和函数近似时，⽆法保证收敛性，容易出现训练不稳定或训练困难等问题。针对这些问题，研究⼈员主要从以下两个⽅⾯进⾏了改进。（1）经验回放：将经验（当前状态st、动作at、即时奖励rt+1、下个状态s t+1、回合状态done）存放在经验池...
2. Double DQN 算法原理及过程 通过以上的证明和拟合曲线实验表明,过高估计不仅真实存在,而且对实验的结果有很大的影响,为了解决问这个问题,在Double的基础上作者提出了本文的“Double DQN”算法 下面我们提出Double DQN算法的更新过程: 该过程和前面的Double Q-learning算法更新公式基本一样,唯一的区别在于 和,两者的...