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...
为此,深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)引入了神经网络来逼近Q函数,并取得了显著的成果,如成功应用于Atari游戏。但DQN算法在实际应用中暴露出了一些问题,其中过估计偏差(Overestimation Bias)尤为突出。 2.1 过估计偏差问题 在DQN算法中,Q值更新公式如下: y_t^{DQN} = r_t + \gamma \max_a Q_{\theta^-}(...
问题在于如何得到这个 Q∗ ,办法是使用深度Q网络(Deep Q Network,也就是DQN)。 2.DQN思想 DQN的基本思想是通过深度学习得到一个神经网络去模拟 Q∗ ,得到的神经网络记作 Q(s,a;w) ,其中 w 是神经网络中的参数,也就是我们需要拟合的部分。参数 w 一开始都是随机给的,通过多次训练,得到一组参数 w 使...
Q-learning是一种经典的强化学习算法,而DQN(Deep Q-Network),即深度Q网络,是一种基于深度学习的Q-Learing算法和强化学习算法,它是首个成功将深度学习应用于解决强化学习任务的算法之一。 DQN基于值迭代(Value Iteration)的思想,通过估计每个状态动作对的价...
图解强化学习——Q-Learning 图解强化学习—— DQN(本文) 二、深度 Q 网络(Deep Q Network,DQN) 概述1. Q 表可以处理状态较少的简单问题如前文所述,Q Learning 建立了一个状态-动作值 Q 表,维度为 (s,a),其中 s 是状态数,a 是动作数。从根本上说,Q 表的作用是将“状态-动作”对映射到对应的 Q ...
DQN,全称Deep Q-Network,是一种强化学习算法,由DeepMind于2015年首次提出。它结合了深度学习和Q学习两种技术,可以解决具有大量状态和动作的复杂问题。 在传统的Q-learning中,我们用一个表(Q-table)来存储每个状态-动作对的Q值。然而,当状态和动作的数量非常大时,用表格存储的方式就会变得不现实,因为需要的存储空间...
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...
一、深度Q网络(DQN)介绍 背景与动机:DQN由DeepMind于2013年提出,解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题,在机器人路径规划领域展现出巨大潜力。 核心思想:使用深度神经网络来近似Q函数,通过与环境交互学习最优策略。 算法流程: 初始化Q网络参数、目标网络参数和经验回放缓冲区。
DQN(Deep Q-Network)算法是一种结合了深度学习与强化学习的方法,主要用于解决具有高维观测空间的问题。 1. 基本概念 1.1 Q学习(Q-Learning) Q学习是一种无模型的强化学习算法,它使用Q值(动作价值函数)来评估在给定状态下采取特定动作的优势。现实中的强化学习任务所面临的状态空间往往是连续的,存在无穷多个状态,在...
[1]在2015年提出了在强化学习领域经典的算法Deep Q-Network (DQN) 。 整个算法用下面的算法流程图展示: DQN算法 DQN模型利用Function Appromimation 思想来逼近value function的函数,具体来说,采用深度学习的梯度下降来学习出近似的的value fuinction。