离散空间: 如果问题的状态和动作空间是离散的,Q-learning和SARSA是合适的选择。 连续空间: 如果问题具有连续的状态和动作空间,应该选择DQN。 4.2 实时决策和离线学习 实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题...
本质上来说,DQN做的事情和Q-Learning是一模一样的。只是DQN会用神经网络实现。 这里我们可以指出DQN和传统的Q-table形式的不同。同样是给定statestate和actionaction的数量,Q-table是通过一次次迭代完成填表。而DQN是输入state来估计所有的action的Q值。
DQN是Q-learning的深度学习扩展(Q-learning + Deep Learning),使用神经网络来估计Q值函数,来替代Q-learning的Q值表格。因此DQN可以处理高维、连续状态空间的问题。其中经验回放(replay buffer)和固定目标网络(target network)是DQN中两个重要的稳定训练过程的技巧。 经验回放(replay buffer)优点: This approach has seve...
事实上,所谓的DQN就是将神经网络和Q-Learning结合,将Q表格变成了Q网络。 2.2 Deep Q-Learning算法思路 DQN是一种Off-Policy算法,用李宏毅老师的话讲,可以看着别人学习,那么DQN为什么能够看着别人学习呢?DQN采用了一种经验回放的方式进行学习。每次agent和环境交互得到的奖励,当前状态和下一个状态等数据保存起来,用于...
四、Q-learning与DQN算法:1-算法原理通俗解读是强化学习该如何入门?主流强化学习算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 算法公式推导+实战玩转超级马里奥的第21集视频,该合集共计45集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
与Q-Learning相比,DQN主要改进在以下三个方面: (1)DQN利用深度卷积网络(Convolutional Neural Networks,CNN)来逼近值函数; (2)DQN利用经验回放训练强化学习的学习过程; (3)DQN独立设置了目标网络来单独处理时序差分中的偏差。 下面主要说明经验回放和目标网络: ...
21.【DQN算法】-算法原理通俗解读 07:13 22.【DQN算法】-目标函数与公式解析 10:08 23.【DQN算法】-Qlearning算法实例解读 07:46 24.【DQN算法】-Q值迭代求解 09:00 25.【DQN算法】-DQN简介 05:08 26.【DQN算法】-整体任务流程演示 05:22 27.【DQN算法】-探索与action获取 07:00 28.【DQN...
DQN是一种将深度学习和Q-Learning结合的算法。它使用深度神经网络来近似Q值函数，从而可以处理高维度、连续状态空间的问题。DQN的关键创新之处在于引入了经验回放和目标网络。经验回放使得每个经验可以被多次利用，从而提高学习效率。目标网络则是为了解决Q值迭代更新过程中的不稳定问题。然而，DQN也并非完美。例如，DQN假设...
DQN(Deep Q-Network)是Q-learning的扩展,引入了深度神经网络用于逼近值函数Q(s, a)。与传统Q-learning相比,DQN在处理高维状态空间和动作空间的问题上具有优势。 DQN的基本结构由两个网络组成:一个用于预测值函数的主网络,另一个用于计算目标值的目标网络。主网络接收状态s作为输入,并输出每个动作的值函数估计值。
第4章:Q-learning与DQN算法:1-算法原理通俗解读 07:13 2-目标函数与公式解析 10:08 3-Qlearning算法实例解读 07:46 4-Q值迭代求解 09:00 5-DQN简介 05:08 第5章:DQN算法实例演示:1-整体任务流程演示 05:22 2-探索与action获取 07:00 3-计算target值 05:18 4-训练与更新 08:13 第6...