在实际应用中,Q-learning算法可能会涉及更复杂的技术,例如使用神经网络来近似 Q 函数(这就是深度 Q 学习),以处理具有大量状态和动作的问题。 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...
算法的大体框架是Qlearning,首先回顾一下Qlearning算法: Qlearning是异策略时间差分法,伪代码如下: Qlearning方法伪代码 这里有两个概念:异策略和时间差分 异策略:指行动策略(产生数据的策略)和要评估的策略不是一个策略。在上述伪代码中,行动策略(产生数据的策略)是第5行的 ε − g r e e d y 策略,而要...
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...
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...
以下是一个简单的DQN算法的Python实现示例: ```python import gym import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential fromtensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam # 定义DQN类 class DQN: def __init__(self, state_size, action_size): ...
【深度强化学习】基于深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)DQN的Cart Pole Balance研究(Matlab代码实现), 视频播放量 37、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:OnlyFans小姐姐
深度强化学习(DQN-Deep Q Network)之应用-Flappy Bird 目录 1.达到的目的 2.思路 2.1.强化学习(RL Reinforcement Learing) 2.2.深度学习(卷积神经网络CNN) 3.踩过的坑 4.代码实现(python3.5) 5.运行结果与分析 1.达到的目的 游戏场景:障碍物以一定速度往左前行,小鸟拍打翅膀向上或向下飞翔来避开障碍物,如果碰...
5、代码实现 根据morvan老师的例子所得 classDeepQNetwork:def__init__( self, n_actions, n_features, learning_rate=0.01, reward_decay=0.9, e_greedy=0.9, replace_target_iter=300, memory_size=500, batch_size=32, e_greedy_increment=None, ...
DQN代码实现：在强化学习入门领域，OpenAI提供的gym库是一个广泛使用的第三方库。以CartPole游戏为例，使用pytorch框架实现DQN，首先设置超参数，配置环境。定义Net类，包含两个全连接层和relu激活函数，实现输入和输出的神经网络模型。DQN类围绕评估网络和目标网络展开，实现部分贪婪策略选择行动，存储经验，...
代码实现 看代码是最直观的,我先给出整个代码流程,然后再详细解释。下面是全部代码: import tensorflow as tf import numpy as np from collections import deque import random class DeepQNetwork: r = np.array([[-1, -1, -1, -1, 0, -1], ...