一般来说,Q-learning方法只适合有少量离散取值的Action环境,而Policy Gradients方法适合有连续取值的Action环境。在与深度学习方法结合后,这两种算法就变成了DPG(Deterministic Policy Gradient)和DQN(Deep Q-learning Network),他们都是由DeepMind提出来的。DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)则是利用 DQN 扩展 Q ...
3.1 Deep Reinforcement Learning Google’s DeepMind 在2013年发布了一篇著名的paper,Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,在这篇论文中首次介绍了一种全新的算法 DeepQ Network,简称DQN. 它论证了AI智能体如何只通过观察屏幕而不需要任何先验知识就能玩好游戏. 这篇论文的结果令人印象深刻, 它也打开了一个...
本文搬运自如下连接:Deep Q-Learning with Keras and Gym · Keon's Blog什么是强化学习?强化学习是机器学习的一种类型,通过创建Agent并与环境互动来学习。
DQN(Deep Q-Learning)可谓是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的开山之作,是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知(Perception)到动作( Action )的端对端(End-to-end)学习的一种全新的算法 ,该如何实现深度强化学习(DQN)呢? 浏览3409提问于2018-10-10 2回答 为什么要将马尔可夫性质引入强化学习?
其中Policy Gradients方法直接预测在某个环境下应该采取的Action,而Q-learning方法预测某个环境下所有Action的期望值(即Q值)。一般来说,Q-learning方法只适合有少量离散取值的Action环境,而Policy Gradients方法适合有连续取值的Action环境。在与深度学习方法结合后,这两种算法就变成了Policy Network和DQN(Deep Q-learning ...
Google DeepMind 曾于2013年发表著名的论文“用深度强化学习实现Atari”(Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,https://arxiv.org/abs/1312.5602),文中提出了一种叫做“Deep Q Network(简称 DQN)”的新算法。其演示了一个 AIagent 学习玩游戏的过程,AIagent 要做的只是观察屏幕,不需要具备任何关于该游戏...
编写深度Q学习agent的代码 我在上面分别描述了agent算法的每一部分。下面的代码实现了上述讨论的一切并编写了一个整洁的类,叫做“DQNAgent” #Deep-Q learning AgentclassDQNAgent:def__init__(self, env): self.env=env self.memory=[] self.gamma= 0.9#decay rateself.epsilon = 1#explorationself.epsilon_...
从DQN到Nature DQN再到Double DQN,这些Deep Q-learning算法的改进点在于TD-error的计算和Q值的计算,而在网络结构上并没有变化,其Deep与RL结合的程度只是使用了基本的DNN网络作为函数近似。而Dueling DQN并没有对外部计算做出改动,而是将RL的思想纳入到DNN网络结构中,通过对网络结构的改动达到提升DQN性能的目的。
为了解决值函数过估计的问题,Double Q-learning 将动作的选择和动作的评估分别用不同的值函数来实现。 Paper: DDQN:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Github:https://github.com/xiaochus/Deep-Reinforcement-Learning-Practice Double DQN和Nature DQN的区别仅仅在于目标Q值的计算。
input_A = keras.layers.Input(shape=[5], name="wide_input") input_B = keras.layers.Input(shape=[6], name="deep_input") hidden1 = keras.layers.Dense(30, activation="relu")(input_B) hidden2 = keras.layers.Dense(30, activation="relu")(hidden1) concat = keras.layers.concatenate([in...