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...
DRL系列一:Q-Learning和DQN算法 Deep Q Network (DQN) 是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)开山之作,由DeepMind于NIPS 2013发表,于Nature 2015改进,本文以这两篇论文为主,对DQN进行解读。 在交通领域,强化学习常被应用于自动驾驶和信号灯控制上。 强化学习框架下的车辆自动驾驶 强化学习应用于信号灯控...
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. ...
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...
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...
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的核心思想是将深度神经网络与Q-learning相结合,用来解决强化学习中的价值函数估计问题。传统的Q-learning算法使用的是一个表格来存储状态和动作对应的Q值,但是这种方法随着状态和动作空间的增大而变得不可行。DQN通过引入深度神经网络来替代这个表格,可以有效地处理高维的状态空间。 DQN的网络结构由输入层、隐藏层和输...
DQN算法是一种深度强化学习算法(Deep Reinforcement Learning,DRL),DQN算法是深度学习(Deep Learning)与强化学习(Reinforcement learning)结合的产物,利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力,实现了从感知到动作的端到端(End to End)的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表,并在Nature 2015...
DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法,对于强化学习训练苦难问题,其开创性的提出了两个解决办法,在atari游戏上都有不俗的表现。论文发表在了 Nature 上,此后的一些DQN相关算法都是在其基础上改进,可以说是打开了深度强化学习的大门,意义重大。 论文地址:Mnih, Volodymyr; et al. (2015).Human-level...