经验回放(Experience Replay):为了打破数据之间的相关性并提高学习的效率,DQN会将智能体的经验(状态、动作、奖励、新状态)存储在一个数据集中,然后从中随机抽取样本进行学习。 目标网络(Target Network):DQN使用了两个神经网络,一个是在线网络,用于选择动作;一个是目标网络,用于计算TD目标(Temporal-Difference Target)。
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...
DQN(Deep Q-network)算法入门--强化学习 如果对价值函数,Q-学习算法及神经网络有初步了解,入门DQN应该没什么问题。 一.Q学习算法的思想 Q学习是动态决策问题的一种基本算法,算法的目的是求出一个新的最优策略,用表格的方式表示,输入是状态s和动作a,输出是相应的Q函数Q(s,t)。学习的方法是,随机选取状态和动作...
上次本来想把基于价值的深度强化学习的 Double DQN, Prioritized Replay 和 Dueling Network 也写了的,写到晚上 2 点。现在补上这部分内容。 代码语言:txt AI代码解释 从上面介绍来看,DQN、 Double DQN、Prioritized Replay 和 Dueling Network 都能在深度学习出现之前的工作找到一些渊源。深度学习的出现,将这些方法...
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 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...
五. Deep Q-network(DQN) 现实中强化学习面临的状态空间往往是连续的,存在无穷多个状态。这种情况下,就不能再使用表格对价值函数进行存储,采用价值函数近似(Value Function Approximation)的方式进行逼近 在连续的状态和动作空间中,可以用函数 来表示近似计算: ...
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（...
Deep Q Network (DQN) algorithm.作者| Markus Buchholz译者| qianyuhappy、AI小山 1.引言 由DeepDream生成的图像 原始的深度强化学习是纯强化学习,其典型问题为马尔科夫决策过程(MDP)。马尔科夫决策过程包含一组状态S和动作A。状态的转换是通过概率P,奖励R和一个折衷参数gamma决定的。概率转换P反映了转换和状态转变...
Deep Q-learning Network(DQN) 概述 DQN其实是深度学习和强化学习知识的结合,也就是用Deep Networks框架来近似逼近强化学习中的Q value。其中,使用的Deep Networks有两种框架,分别如下图所示: 框架1 框架1的输入是State和Action,State可以是一个游戏画面,Action可以是向下走,开火等,通过Network输出的是在State的情况...