目录1.写在前面 2.强化学习与神经网络 3.神经网络的作用 4.更新神经网络 5.DQN 两大利器 1.写在前面 今天我们会来说说强化学习中的一种强大武器, Deep Q Network 简称为 DQN. Google Deep mind 团队就是靠着这 DQN 使计算机玩电动玩得比我们还厉害. 2.强化学习与神经网络 &nbs... 查看原文 强化学习之Deep Q Netw
DQN是通过多个Q-learning来训练卷积神经网络从而实现高维输入任务的策略控制。神经网络的返回值是Q(s, a)。 2、DQN是value based 还是policy based? 是value-based,DQN是根据估计的动作价值函数选择动作的。而policy based是参数化策略然后最大化性能指标的办法。 3、DQN是on-policy还是off-policy? DQN是off-policy...
传统DQN使用一个神经网络来估计每个动作的价值函数,而竞争DQN则使用两个神经网络,一个用于估计当前状态的价值函数,另一个用于估计其他状态的价值函数。竞争DQN通过比较这两个价值函数来确定最优的动作。 总之,传统DQN和竞争DQN都是有效的强化学习算法,但它们的网络结构不同。传统DQN使用一个神经网络来估计每个动作的...
Deep Q Network(深度Q网络, DQN)同时采用两个结构一致、参数不同的卷积神经网络,其中一个网络用来选择动作,并更新模型参数,此网络称为评估网络;另一个网络用于计算目标Q值,此网络称为 。 A、深度网络 B、评价网络 C、目标网络 D、反馈网络 点击查看答案&解析 ...
4. 分层架构与模块化结构:FinRL采用分层架构和模块化结构组织,提供了微调的最新DRL算法(如DQN、DDPG、PPO、SAC、A2C、TD3等)、常用的奖励函数和标准评估基线,以减轻调试工作量并促进复现性。 5. 高度可扩展性:FinRL预留了一整套用户导入接口,具有高度的可扩展性。 #深度学习(Deep Learning) #量化交易 #金融 ...