为了解决这个问题,一种替代方法是将Q-Learning与深度神经网络相结合。这种方法被称为Deep Q-Learning(DQL)。DQL中的神经网络充当每个(状态,动作)对的Q值近似器。 神经网络将状态作为输入,并输出所有可能动作的Q值。下图说明了在评估Q值时Q-Learning和Deep Q-Learning之间的差异: 基本上,Deep Q-Learning用神经网络替...
二、神经网络 + Q-Learning 使用神经网络近似 Q 函数 目标值与损失函数 半梯度方法 三、DQN(Deep Q-Network) 数据相关性 经验回放 致命三元组 目标网络 四、案例:走迷宫 这是一个系列教程,旨在帮助自己以及读者系统地构建RL知识框架。回目录页:序章+ 目录 一、告别表格法 上一章里,我们浅浅地提到了一下「表...
2. Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来预测采取某个动作在某个状态下的期望回报。3. DQN的提出：在状态空间非常大或者连续的情况下，传统的Q-Learning方法难以应用，因为无法为每个状态-动作对存储Q值。DQN通过使用深度神经网络来近似Q函数，解决了这个问...
在实际应用中,Q-learning算法可能会涉及更复杂的技术,例如使用神经网络来近似 Q 函数(这就是深度 Q 学习),以处理具有大量状态和动作的问题。 2 DQN 算法 2.1 算法介绍 DQN,全称Deep Q-Network,是一种强化学习算法,由DeepMind于2015年首次提出。它结合了深度学习和Q学习两种技术,可以解决具有大量状态和动作的复杂...
Q-learning的目的是要建立一个表格,以表示Q函数的真实价值,输入是状态和动作,输出是相应的Q值。 而DQN算法是建立一个神经网络,将状态和动作作为网络的输入,相应的Q值作为输出,通过神经网络的训练得到各个状态各个动作的Q值,无需再构造Q表。训练完成后,得到的网络即蕴含所有状态动作的真实价值,计算机进行决策时,已经训...
例如，在《马里奥》等游戏中，通过Q-Learning，AI可以学习到如何避免障碍、收集金币并最终达成目标。Deep Q-Networks (DQN)：深度学习的融合 随着深度学习技术的发展，DQN应运而生，将神经网络引入Q-Learning框架，显著提升了学习效率和适应性。DQN通过一个深度神经网络预测Q值，从而能够处理更为复杂的环境状态，如高维...
AGI必须能够动态适应变化的环境。Q-learning算法通常需要一个静态环境，其中规则不随时间变化。- 多技能整合：AGI意味着各种认知技能，如推理、解决问题和学习的整合。Q-learning主要侧重于学习方面，将其与其他认知功能整合是一个正在进行的研究领域。进展和未来方向：- 深度Q网络（DQN）：将Q-learning与深度神经网络...
**Q-learning的核心思想是:**我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) ...
论文地址:Mnih, Volodymyr; et al. (2015).Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: 然后学习的过程就是更新 这张 Q表格,如下图所示: ...
Deep Q-Network 学习笔记(二)—— Q-Learning与神经网络结合使用 这里将使用 tensorflow 框架重写上一篇的示例。 一、思路 Q-Learning与神经网络结合使用就是 Deep Q-Network,简称 DQN。在现实中,状态的数量极多,并且需要人工去设计特征,而且一旦特征设计不好,则得不到想要的结果。