深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它由 DeepMind 团队提出，并在多个领域取得了显著的成果。一、DQN基本概念 1. 强化学习基础：强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。智能体在给定状态下执行动作，环境根据动作给出奖励，智能体的目标是最大化...
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^-}(...
Thrun 和 Schwartz 在古老的 1993 年观察到 Q-Learning 的过优化 (overoptimism) 现象 [1],并且指出过优化现象是由于 Q-Learning 算法中的 max 操作造成的。令 (Q^{target}(s,a)) 是目标 Q 值;我们用了价值函数近似, 是近似 Q 值;令 Y 为近似值和目标之间的误差,即 (2) Q-learning 算法更新步骤将...
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...
其中 maxQ_(S_{t+1},A;w) = Q_(S_{t+1},A_{t+1};w) ,意思是在下一个状态 S_{t+1} 下,采取能够使 Q_* 最大的动作 a_{t+1} 所带来的回报(DQN包含了很多个 Q(s,a;w) ,有多少个动作就有多少个 Q(s,a;w) )。 最优贝尔曼方程将当前状态的价值表达为当前即时奖励和未来状态的价值...
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...
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...
[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。
Deep Q-network(DQN)是一项实用度很高的强化学习算法,下面进行一个简介,后期还会持续更新。 这个是DQN的一个算法伪代码表示: 首先初始化,我们初始化2个网络:Q 和Q^,其实Q^就等于Q。一开始Q^这个目标 Q 网络,跟我们原来的Q网络是一样的。在每一个episode(回合),我们用actor(演员)去跟环境做交互...
一图看懂DQN(Deep Q-Network)深度强化学习算法 DQN简介 DQN是一种深度学习和强化学习结合的算法,提出的动机是传统的强化学习算法Q-learning中的Q_table存储空间有限,而现实世界甚至是虚拟世界中的状态是接近无限多的(比如围棋),因此,无法构建可以存储超大状态空间的Q_table。不过,在机器学习中, 有一种方法对这种事情...