在double q-learning中,是两个estimator相互迭代估计,每个estimator从经验集中的一个子集中学习,但在double DQN中事情变得并不相同,为了达到和DQN即为相似的结构只是在DQN的基础上将online network直接用于求max时找action的index,然后就完全按照DQN中用target network的periodic copy来进行target的估计。直觉上与double q-...
DQN (Deep Q-Network)思想就是将深度学习方法融合进了强化学习当中,使用DL的方法学习近似Q函数以表征Agent在当前状态下的价值。其核心内容在于 Loss Function 的设计以及经验回放机制(Experience Replay Mechanism)。 为什么要使用“近似Q函数”? 在平常课程学习的大多数作业中,做强化学习的题目往往需要算一个Q表(Q-...
接下来,我们研究了DQN学习到的表征,这些表征是智能体在Space Invaders中成功表现的基础(见补充视频1的示范DQN),通过使用一种名为t-SNE的高维数据可视化技术(图4)。正如预期的那样,t-SNE算法倾向于将感知相似状态的DQN表示映射到附近的点。有趣的是,我们还发现t-SNE算法为DQN表示的状态生成了类似的嵌入,这些状态在...
论文地址# DQN 笔记# 这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处: DL 尤其是supervised learning 需要大量的labelled training data, 强化学习只有一个scalar Reward,并且reward很可能noisy,sparse,delayed ...
论文摘要 本文提出了一种Deep Q-Network(DQN),借助端到端(end-to-end)的强化学习方法能够直接从高维的输入中,学习一种很优的策略(policy)。输入是游戏的实时图像(当前状态S),借助卷积神经网络捕捉局部特征的关联性,输出所有可能采取动作A的概率分布,论文引入了经验回放(Experience Replay)。
高水平论文多为英文,笔者翻译了一篇 2013 年 Google 的 DeepMind 的深度强化学习论文,这篇文章被视为 强化学习+深度学习 的里程碑之作,其成果于 2015 年发表在了顶级学术期刊 Nature 上。这篇文章的内容是,CNN(卷积神经网络) + Q-learning(一种离轨-时序差分-强化学习迭代方法)= DQN ,让神经网络自己学习玩...
高水平论文多为英文,笔者翻译了一篇 2013 年 Google 的 DeepMind 的深度强化学习论文,这篇文章被视为强化学习+深度学习的里程碑之作,其成果于 2015 年发表在了顶级学术期刊 Nature 上。这篇文章的内容是,CNN(卷积神经网络) + Q-learning(一种离轨-时序差分-强化学习迭代方法)= DQN,让神经网络...
基于深度强化学习DQN的多AGV路径规划避障方法 基于改进遗传算法的双重路径约束下多AGV的路径规划 作者:Zengliang Han, Dongqing Wang ,Feng Liu,Zhiyong Zhao,翻译:Wu Xian 摘要:论文主要研究一种改进的遗传算法在多个自动导引车(AGV)路径规划中的应用。其创新体现两方面,首先,三交换启发交叉算子用来获得比传统的两...
参考:1.莫烦什么是DQN 2强化学习:DQN与Double DQN讨论 3实战深度强化学习DQN-理论和实践 DQN(深度神经网络)是Q learning 与神经网络结合的产物。 1.传统的Q learning 先回顾一下传统的Q learning 算法。 Q learning 是异策略时间差分算法:...DQN...
dqn中折扣因子的设计 折扣因子是深度Q网络里控制未来奖励重要程度的参数，用希腊字母gamma表示，取值范围在0到1之间。这个参数直接影响智能体做决策时更看重眼前的利益还是长远的规划。假设gamma设为0.8，意味着三步之后的奖励价值会衰减到原来的51.2%，每往后推一步就乘0.8的系数。gamma值越大，智能体越倾向考虑...