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算法原理详解 DQN(Deep Q-Network)算法是一种深度学习在强化学习中的应用方法。它结合了深度学习(Deep learning)和Q-learning的思想,可用于解决具有大型状态空间的复杂强化学习问题。 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...
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 06:59 3-计算target值.mp4 05:18 4-训练与更新.mp4 08:13 1-DoubleDqn要...
DQN改进与应用技巧,运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行,深度学习 吴恩达神经网络 3466 22 2025最好出创新点的方向:CNN-LSTM-Attention!神经网络时间序列预测代码逐行解读!(人工智能/深度学习) CV算法工程师 2351 22 【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行...
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...
20.1 DQN算法的原理 书名:21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解 作者名:何之源 本章字数:1320字 更新时间:2020-08-28 01:50:43首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天账号和设备都新为新人...
二、算法原理在基本概念中有说过,强化学习是一个反复迭代的过程,每一次迭代要解决两个问题:给定一个策略求值函数,和根据值函数来更新策略。上面说过DQN使用神经网络来近似值函数,即神经网络的输入是state ss,输出是Q(s,a),∀a∈AQ(s,a),∀a∈A (action space)。通过神经网络计算出值函数后,DQN使用ϵ...
1小时我居然就搞懂了深度强化学习DQN算法及训练!DQN改进与应用技巧,运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行,深度学习 吴恩达神经网络 2946 21 【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧! Transformer李宏毅 867 12 如何直观理解DQN算法?博士讲...