5. 目标网络（Target Network）：为了进一步稳定训练过程，DQN使用了两个结构相同但参数不同的神经网络：一个用于预测Q值（主网络），另一个用于计算目标Q值（目标网络）。目标网络的参数会定期更新，这有助于减少训练过程中的不稳定性。二、训练过程 1. 初始化网络：通常使用两个结构相同的深度神经网络，一个是在线...
知道了智能体所处的环境的复杂性(状态数量,连续控制),标准的、定义明确的强化学习Q表就得被深度神经网络(Q网络)取代了,后者可以把环境状态映射为智能体动作(非线性逼近)。网络架构,网络超参数的选择以及学习都在训练阶段(Q网络权重的学习)中完成。DQN允许智能体探索非结构化的环境并获取知识,经过时间积累,他们可以...
深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)是结合深度学习与强化学习的一种方法,用于解决复杂的决策问题。本文将详细介绍如何使用Python实现DQN,主要包括以下几个方面: 强化学习简介 DQN算法简介 环境搭建 DQN模型实现 模型训练与评估1. 强化学习简介强化学习是一种训练智能体(agent)在环境(environment)中通过试错学习最优行为策略...
经验回放(Experience Replay):为了打破数据之间的相关性并提高学习的效率,DQN会将智能体的经验(状态、动作、奖励、新状态)存储在一个数据集中,然后从中随机抽取样本进行学习。 目标网络(Target Network):DQN使用了两个神经网络,一个是在线网络,用于选择动作;一个是目标网络,用于计算TD目标(Temporal-Difference Target)。
第一个技巧是目标网络(target network)。我们在学习Q函数的时候,也会用到时序差分方法的概念。我们现在收集到一个数据,比如在状态 s_t 采取动作 a_t 以后,得到奖励 r_t ,进入状态 s_{t+1} 。根据Q函数,我们可知 Q_\pi(s_t,a_t)=r_t+Q_\pi(s_{t+1},\pi(s_{t+1})) \\所以我们...
本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0》,作者: 汀丶 。 1、定义算法 相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基本完善。DQN主要改动的点有三个: ...
注:图片源自网络baidu 原理 DQN的核心思想是利用深度神经网络作为函数逼近器估计Q值函数。具体来说: 1. Q值函数:Q值函数是一种衡量在给定状态下执行某一动作的长期累积回报的期望值,是强化学习中的关键概念。 2. 深度神经网络:DQN使用深度神经网络来拟合Q值函数,输入是当前环境的状态,输出则是对所有可能动作对应的Q...
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是一种将Q学习扩展到深度神经网络的强化学习方法。它结合了强化学习和深度学习的优势，能够在复杂环境中学习高效的决策策略。本文将介绍深度Q网络的原理、算法以及其在各个领域的应用，并对其进行分析和讨论。一、Q学习简介 Q学习是一种经典的强化学习方法，用于解决马尔可夫决策过程（...
🎯为什么需要目标网络呢?因为如果直接用当前的DQN网络来计算目标值,可能会导致更新不稳定。通过引入目标网络,我们可以分离出用于计算目标值的网络,确保更新的稳定性。💡简单来说,目标网络就是我们在更新过程中用来计算目标值的一个固定版本的网络,帮助我们更稳定地进行DQN的训练。
Q-learning与深度Q网络(DQN):经典与现代强化学习算法 1. 强化学习中的Q-learning Q-learning是一种经典的强化学习算法,属于基于值的方法。它的核心思想是通过学习一个状态-动作值函数(Q函数),来帮助智能体在不同状态下选择最佳的动作。Q-learning是一种无模型的强化学习方法,这意味着它不需要了解环境的动态或转移...