该模型是一个卷积神经网络,用 Q-learning 的一个变种进行训练,其输入是原始像素,其输出是一个估计未来奖励的价值函数。应用于街机学习环境中的七个 Atari 2600 游戏,没有对结构或学习算法进行调整。作者发现,它在其中6个游戏上的表现超过了以前的所有方法,在其中 3 个游戏上超过了人类专家。 1. Introduction ...
该网络使用Q-learning算法的一种变体进行训练,使用随机梯度下降来更新权重。为了减轻数据相关和非平稳分布的问题,使用一种经验重放机制,它随机采样以前的转换,从而平滑许多过去行为的训练分布。 我们将我们的方法应用于在街机学习环境(ALE)中执行的一系列Atari 2600游戏[3]。雅达利2600是一个具有挑战性的强化学习测试...
模型是一个卷积神经网络,利用 Q-learning的一个变种来进行训练,输入是原始像素,输出是预测将来的奖励的 value function。将此方法应用到 Atari 2600 games 上来,进行测试,发现在所有游戏中都比之前的方法有效,甚至在其中3个游戏中超过了一个人类玩家的水平。 Introduction: 从高维感知输入中学习控制agents,像视觉或者sp...
解决之道 CNN + Q-Learning = Deep Q Network 通过Q-Learning使用reward来构造标签 通过experience replay的方法来解决相关性及非静态分布问题 实验环境 使用Arcade Learning Environment 来训练Atari 2600 游戏。 - 目标:使用一个基于神经网络的agent来学习玩各种游戏。玩的越多越好。 - 输入:要求仅仅输入图像数据和...
论文题目:Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 论文标题及作者信息截图 所解决的问题? 解决从高维传感器获取数据而端到端实现控制的难题(以前很多都是使用手工提取的特征)。所使用的例子:直接用图像数据学会控制Atari游戏,并且达到了人类水平。
Playing Atari with Deep Reinforcement LearningVolodymyr MnihKoray KavukcuogluDavid SilverAlex GravesIoannis AntonoglouDaan WierstraMartin RiedmillerDeepMind Technologies{vlad,koray,david,alex.graves,ioannis,daan,martin.riedmiller} @ deepmind.comAbstractWe present the first deep learning model to successfully...
本文是对 DQN 原始论文 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 的详细解读。 1 背景 在强化学习(RL)领域,直接从高维的原始输入(例如图像和声音)中学习以控制代理(agents)是一个比较大的挑战。大部分成功的 RL 算法都依赖于人工提取的特征结合线性的值函数或策略表示,因此系统的表现很大程度上取决于特征提...
Playing Atari Games with Deep Reinforcement Learningand Human Checkpoint ReplayIonel-Alexandru Hosu 1 and Traian Rebedea 2Abstract. This paper introduces a novel method for learning howto play the most diff icult Atari 2600 games from the Arcade Learn-ing Environment using deep reinforcement learning...
Deep Reinforcement Learning (DQN) 是一个 model-free、off-policy 的强化学习算法,使用深度神经网络作为非线性的函数估计,是一个“端到端”训练的算法。Deep Q-network 直接接受RGB三通道图片作为输入,输入为N个动作对应的Q值,即 ,论文的实验主要基于七个Atari游戏。
在实际应用中，DQN并不一定比传统的Q-Learning更好用。DQN虽然引入了神经网络来处理复杂环境，但其性能取决于模型的训练质量和环境的特性。此外，DQN在理论上并不能保证最优解，而是通过近似Q函数来寻求最优策略。在实际操作中，DQN可能会陷入局部最优解，而非全局最优解。尽管DQN在处理复杂环境方面表现...