Q-learning的目的是学习最优动作价值函数Q_{\star},最初的Q-learning都是以表格形式出现的,而DQN是Q-learning的神经网络形式。 1. 表格表示Q_{\star} 假设状态空间\mathcal{S}和动作空间\mathcal{A}都是有限集合。例如,\mathcal{S}中有3个状态,\mathcal{A}中有4个动作。那么最优
Q-learning、AC用到了Q函数的max,相当于用了另一张Q表,是异策略。 DQN用到了target model(这是个训练model),这个target model积累几次学习的效果,才会和本次交互的model做一个更新,所以是异策略。 DDPG也用到了target model,所以是异策略。 PG有点特殊,单独说明,如果坚持要分类,PG算同策略。只有PG是回合式...
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。 虽然本质相同,但是实现上还是有所区别的。 2.1 两个网络 DQN算...
Q-Learning算法简单、直观，适用于状态和动作空间较小的问题；而DQN通过引入深度学习，能够处理更复杂的问题，但同时也需要更多的数据和计算资源。在实际应用中，我们需要根据问题的特性和资源限制，选择最合适的算法。无论是Q-Learning还是DQN，都是我们理解和掌握增强学习的重要步骤，也是我们走向更复杂、更智能的人工...
2. DQN(Deep Q Network) 前面讲过Q-Learning的决策是根据Q表格的值,执行那个动作后得到的奖励更多,就选取那个动作执行。前面所讲的状态空间和动作空间都很小,如果状态空间和动作空间变得非常大(可能为是一百维,一千维的数据),那我们还能用一个Q表格来表示吗?显然不可以,就引入了价值函数近似。
Q-learning DQN DDQN 区别,处于一个特定的游戏状态或采取一个行动的未来奖励是不难估计的,难的是你的行动对环境的影响可能是不确定的,这也意味着你得到的奖励也是不确定的。
本文将深入剖析三种常用的强化学习算法:Q-learning、DQN和策略梯度算法。 一、Q-learning Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q...
在此基础上，DQN（Deep Q-Network）应运而生。DQN将神经网络引入Q-Learning框架，将Q表转化为Q-Network，以应对复杂问题。训练DQN的核心在于确定网络参数，这需要构建Loss Function，并获取足够多的训练样本。训练样本通过策略生成，而Loss Function则以近似值与真实值的均方差作为衡量标准，通过随机梯度下降...
总之,DQN通过使用深度神经网络估计Q值、回放记忆缓冲区存储过去的经验以及使用目标网络防止Q值过高估计来学习最优策略。在训练过程中,智能体使用ε-贪婪探索策略,并在测试过程中选择具有最高Q值的动作。 05三类算法区别汇总 以下表格展示了Q-Learning、Deep Q-Learning和Deep Q-Network之间的区别: ...