表 1：我们的 DQN 实现和原 DQN 论文获得的平均游戏分数的对比。 6 核心训练技巧 我们在实现 DQN 时，发现了只在 DQN 论文中简要提及的两种方法，但是它们对算法的整体表现至关重要。下面我们将展示这两种方法，并解释为什么它们对网络训练的影响如此之大。 6.1 掉命终止 绝大多数 Atari 游戏中，玩家都有几条...
(一)DQN 算法的基本原理 Q 学习是一种基于值函数的强化学习算法,主要用于解决决策问题。在 Q 学习中,每个状态 $s$ 都与一个值函数 $Q(s,a)$ 相关联,该值函数表示在该状态下采取行动 $a$ 所能获得的回报期望值。通过更新值函数,Q 学习可以学习到最优策略。 DQN 算法将深度神经网络应用于 Q 学习中。其...
网络更新频率也是关键参数，原始 DQN 实现每 4 个环境步骤执行一次梯度下降，这加快了训练速度并有助于经验内存更相似于当前策略的状态分布。研究中还强调了 DQN 性能波动的问题，即两个网络在相同输入下可能得出不同且相差较大的 Q 值。这表明在运行算法时可能会遇到性能不稳定的情况。解决这一问题的...
The max operator in standard Q-learning and DQN, in (5)(6), uses the same values both to select and to evaluate an action. This makes it more likely to select overestimation values, resulting in overoptimistic value estimates. (后半句其实没这么好下结论,但后续会有实验证明) 这也在算法层面...
第7 章 DQN 算法 7.1 简介 在第5 章讲解的 Q-learning 算法中,我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作Q值的表格。表格中的每一个动作价值Q(s,a)表示在状态s下选择动作a然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而,这种用表格存储动作价值的做法只在环境的状态和动作都是离散的,并且空间都...
4 p. 电动汽车智能充电桩的设计与研究 18 p. 电动汽车智能充电桩的设计与研究 2 p. 基于风光互补电动汽车动态无线充电系统的研究.docx 86 p. 基于改进蚁群算法的电动汽车充电调度研究_ 88 p. 基于改进蚁群算法的电动汽车充电调度研究 77 p. 电动汽车智能充电优化调度策略研究 发表...
本人编写论文Baseline实验组时,需要使用这种算法进行对照,因此就写了这篇学习记载) 本文出现的概念或是相关内容不会十分深奥,但求简洁易懂. 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. ...
DQN在经典的CartPole任务中展现了卓越的性能，它能够稳定地保持杆子平衡，揭示了其在复杂环境中的决策能力。尽管如此，DQN的潜力还远未完全挖掘，它在更广泛的领域中仍等待着新的挑战和突破。如果你对DQN算法有任何疑问或发现潜在改进点，欢迎提出交流，共同推进AI技术的进步。源代码和相关论文可以参考：NIPS...
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源,以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法:经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 一、环境介绍 1、Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI\) 推出的\(Gym\)仿真环境, \(Gym\) 是一...
动手学强化学习(七.1):DQN 算法代码 一、代码如下: importrandomimportgymimportnumpy as npimportcollectionsfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorch.nn.functional as Fimportmatplotlib.pyplot as pltimportrl_utilsclassReplayBuffer:'''经验回放池'''def__init__(self, capacity):...