一.DQN 通过神经网络来近似最优动作价值函数Q∗(at,st),在实践中, 近似学习“先知”Q⋆最有效的办法是深度Q网络 (deep Q network, 缩写 DQN), 记作Q(s,a;w).训练DQN最常用的算法是时间差分(temporaldifference,缩写TD) 在上一节中我们推导了最优贝尔曼方程 的期望的期望(1.1)Q⋆(st,at)⏟Ut的...
# from parl.algorithms import DQN # 也可以直接从parl库中导入DQN算法classDQN(parl.Algorithm):def__init__(self,model,act_dim=None,gamma=None,lr=None):""" DQN algorithmArgs:model (parl.Model): 定义Q函数的前向网络结构act_dim (int): action空间的维度,即有几个actiongamma (float): reward的...
下列关于DQN、Q-Learning算法说法中,错误的是( )。A.DQN模型是卷积神经网络与RL方法中的Q-Learning算法的结合B.DQN对传统Q-learning做了五处改进C.DQN在训练过程中使用经验回放机制,在线处理得到的转移样本D.DQN采用了记忆回放来解决数据关联性问题
在DQN中,Q值表中表⽰的是当前已学习到的经验。⽽根据公式计算出的 Q 值是agent通过与环 境交互及 ⾃⾝的经验总结得到的⼀个分数(即:⽬标 Q 值)。最后使⽤ ⽬标 Q 值(target_q)去更新原来旧的 Q 值(q)。⽽ ⽬标 Q 值与旧的 Q 值的对应关系,正好是监督学习神经⽹络中结果值与...
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发货地 广东深圳 商品类型 电子元器件 、 集成电路(IC) 、 其他集成电路 商品关键词 LP590715QDQNRQ1、 TI(德州仪器) 商品图片 商品参数 品牌: TI(德州仪器) 批号: 24+ 数量: 105916 制造商: Texas Instruments 产品种类: 低压差稳压器 RoHS: 是 安装风格: SMD/SMT 封装/ 箱体: X2SON-...