DRL系列一:Q-Learning和DQN算法 Deep Q Network (DQN) 是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)开山之作,由DeepMind于NIPS 2013发表,于Nature 2015改进,本文以这两篇论文为主,对DQN进行解读。 在交通领域,强化学习常被应用于自动驾驶和信号灯控制上。 强化学习框架下的车辆自动驾驶 强化学习应用于信号灯控...
Double DQN 的改进方法是将动作的选择和动作的评估分别用不同的值函数来实现,而在Nature DQN中正好我们提出了两个Q网络。所以计算TD Target的步骤可以分为下面两步: 1)通过当前Q估计网络(Q Estimation 网络)获得最大值函数的动作 : 2)然后利用这个选择出来的动作 综合起来 在Double DQN 中的 TD Target 计算为:...
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要解决的问题.mp4 06:48 2-DuelingDqn改进方法.mp4 06:27 3-Dueling...
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...
首先,DQN算法是基于Q-learning的强化学习算法,通过使用深度神经网络将Q值函数参数化,并利用经验回放和固定目标网络来提高学习的效率和稳定性。 DQN算法的核心思想是使用一个深度神经网络来估计每个状态动作对的Q值。输入是当前状态,输出是每个可能动作的Q值。通过选择具有最高Q值的动作来进行决策。该网络的训练目标是使预...
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...
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...
DQN算法中,为了稳定训练,引入了目标网络的概念。目标网络是辅助网络,用于计算目标Q值。由于目标Q值在每次迭代中保持固定,在计算误差时可以减少目标值的变化,提高训练的稳定性。 3.ε-贪婪策略:在强化学习中,探索和利用之间存在一个平衡。探索是在未知状态下,智能体尝试不同的动作,以获取更多的经验。利用是在已知状态...
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...
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