算法中的\phi _{t}=\{s_{t-m}, s_{t-m+1},..., s_{t}\}包含了历史状态信息,可以直接简化为s_{t}以便理解。 上述算法能够完成DQN的训练,但现在一般不将上述算法用于实践。 为了提高训练的稳定性和效率,DQN引入了目标网络,即在原来的基础上,增加一个Q网络(即目标网络,结构与原来的Q网络是一样的),从目标网络获取Q
DQN算法详解 DQN,即深度Q网络(Deep Q-network),是指基于深度学习的Q-Learing算法。Q-Learing算法维护一个Q-table,使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励,即状态-价值函数Q(s,a),这种算法存在很大的局限性。在现实中很多情况下,强化学习任务所面临的状态空间是连续的,存在无穷多个状态,这种情况就不能再使用...
当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1、算法思想 DQN与Qleanring类似都是基于值迭代的算法,但是在普通的Q-learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难。 所以在此处...
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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...
一、Double DQN 算法 1、算法介绍 DQN的问题有:目标 Q 值(Q Target )计算是否准确?全部通过 过估计是指估计得值函数比真实值函数要大,其根源主要在于Q-Learning中的最大化操作,对于 TD Target: 其中的 操作使得估计的值函数比值函数的真实值大,因为DQN是一种off-policy的方法,每次学习时,不是使用下一次交互...
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...
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通过引入深度神经网络来近似这个值函数,将状态和动作作为输入,输出对应的Q值。网络的参数通过与环境进行交互,通过最小化预测Q值与目标Q值之间的误差来进行更新。 1.初始化一个深度神经网络Q,用于近...
传统强化学习算法，如Q-Learning（1989年提出），通过Q矩阵存储状态-动作值，适合规模较小的问题，但当面临庞大的状态和动作空间时，处理能力就显得捉襟见肘。DQN的出现，正是为了解决这一难题，它将Q-Learning与神经网络（Q-Network）结合，利用深度学习的强大表征能力，通过学习和优化神经网络来预测未来...