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...
2.2 固定Q目标(Fixed Q-Targets) DQN 算法最终更新的目标是让Qω(s,a)逼近r+γmaxa′∈AQ(s′,a′),由于 TD 误差目标本身就包含神经网络的输出,因此在更新网络参数的同时目标也在不断地改变,这非常容易造成神经网络训练的不稳定性。为了解决这一问题,DQN 便使用了目标网络(target network)的思想:既然训练过...
2. Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来预测采取某个动作在某个状态下的期望回报。3. DQN的提出：在状态空间非常大或者连续的情况下，传统的Q-Learning方法难以应用，因为无法为每个状态-动作对存储Q值。DQN通过使用深度神经网络来近似Q函数，解决了这个问...
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...
2 DQN 算法 2.1 算法介绍 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...
DQN是一种深度增强学习算法,它采用神经网络来学习Q值函数。Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得的预期回报。这里的Q值函数是使用深度神经网络进行建模的,因此被称为Deep Q Networks,简称DQN。 Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得...
Double DQN(DDQN)引入了“双网络”机制来缓解这个问题,从而提高了算法的稳定性和收敛性。 二、算法背景和提出 在强化学习的早期研究中,Q学习是一种经典算法,它通过构建Q值表来描述每个状态-动作对的长期累积奖励。然而,当状态和动作空间变得巨大甚至连续时,Q学习方法难以扩展。为此,深度Q网络(Deep Q-Network, DQN...
在学习过程中,我们使用两个不相关的Q网络(Q_network_local和Q_network_target)来计算预测值(权重θ)和目标值(权重θ’)。经过若干步骤后,目标网络会被冻结,然后拷贝实际的Q网络的权重到目标网络权重。冻结目标Q网络一段时间再用实际Q网络的权重更新其权重,可以稳定训练过程。 图1. DQN算法概念 为使训练过程更稳...
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（...