在原来的 Q-learning 算法中,每一个数据只会用来更新一次Q值。为了更好地将 Q-learning 和深度神经网络结合,DQN 算法采用了经验回放(experience replay)方法,具体做法为维护一个回放缓冲区,将每次从环境中采样得到的四元组数据(st,at,rt,st+1)(状态、动作、奖励、下一状态)存储到回放缓冲区中,训练 Q 网络的时...
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...
DQN 使用经验回放(Experience Replay)和固定 Q-目标(Fixed Q-Targets)技术,有效地稳定了训练过程,解决了数据相关性和目标漂移问题。 缺点: DQN 对于超参数的选择非常敏感,如学习率、回放缓冲区大小、折扣因子等。 DQN 并不能很好地处理连续动作空间的问题,对此需要使用其他算法,如深度确定性策略梯度(DDPG)。 4. ...
到这里我们就把DQN的入门知识讲解完毕了,当然DQN还有一些进阶的技巧,比如延迟更新,经验回放,探索-利用均衡等技巧,留待感兴趣的同学自己查阅学习论文即可。DQN算法从一开始NIPS 2013的版本到在这之后DeepMind不断对其进行改进,在Nature等期刊上的不断发文,留下了很多不错的学习DQN进阶技巧的一手资料,这里我就不再赘述了。
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...
六、强化学习第六篇--DQN算法 1、DQN简介 DQN是指基于深度学习的Q-learning算法,主要结合了值函数近似(Value Function Approximation)与神经网络技术,并采用了目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。 2、值函数近似 DQN为基于深度学习的Q-learning算法,而在Q-learning中,我们使用表格来存储每一个state下action的...
本文重点介绍的Q-learning算法就是强化学习中的一种 values-based 策略算法，其目的是近似出一个用于评估每一步动作的价值的Q值函数。Q即为Q（s,a）就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S)，采取动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward：r，所以算法的主要思想就是将State...
在DQN算法中，经验回放和目标网络是两个不可或缺的模块，它们共同助力DQN实现稳定且卓越的性能。DQN在商业决策中的应用 商业决策常常面临复杂环境和不确定性的挑战。在瞬息万变的市场条件下，竞争对手的行为和消费者的需求不断变化，这使得传统的决策方法往往难以应对。然而，深度Q网络（DQN）作为一种先进的强化学习...
总结来说,DQN算法是一种利用深度学习技术来解决强化学习问题的算法。它通过深度神经网络学习价值函数,使用经验回放和目标网络来稳定训练过程,采用Q-Learning算法来更新网络参数。这种算法在各种强化学习任务中都取得了良好的效果,被广泛应用于机器人控制、游戏玩家等领域。©...
DQN算法本质上需要根据对应的学习过程来不断改变对应的Q表,而这样的改变过程是需要基于对应的值大小相关的。常用值包括学习率、折扣因子等等。具体的优化过程为 其中α为“学习率”:学习率就在每次学习过程当中的对模型更新的步长大小,大步长可能会更快的收敛,也有可能会因为过大而导致跨过收敛点。小学习率对应小步长...