由于Q-Learning在处理 Q(st,at) 值为连续的时候,无法使用数组或表格来记录,由此引发三种问题的讨论:1)动作空间是离散的,状态空间是连续的;2)动作空间是连续的,状态空间是离散的;3)动作空间和状态空间都是连续的。如何解决子问题1即为DQN算法的核心思想。DQN是在Q-Learning基础上的一种改进,由Mnih等在2013年首...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
4、DQN 的改进 4.1 Target Network 4.2 Exploration 4.3 Replay Buffer 4.4 DQN 改进算法的算法过程 Reference DQN 的全称是 Deep Q-Network,其中的 Q 就是指 Q-Learning。 从名字上就能看出,该方法指的是把 Q-Learning 和 DNN[Deep Neural Network] 结合起来。所以这两种方法没有本质区别,比如原来是一个(状态...
learning算法,对原有算法进 行改进,提出自己的模型和见解,引入启发式奖赏函数,将改进算法应用与路径规划,并 通过实验仿真验证了算法的有效性。 一、文章介绍了强化学习的发展历史,并对国内外的研究现状做以介绍,指出强化学 习现阶段中存在主要问题,简单介绍了本文的主要内容以及章节框架。
在强化学习中,Q-Learning算法是一种常用的方法,可以有效地解决大量的问题,同时也可以通过一些优化方法来提高其效率和准确性。 Q-Learning算法是一种基于值函数的强化学习算法,其主要思想是通过学习价值函数来选择最佳行动。具体地说,价值函数表示对每个状态和行动的优劣程度的估计,可以帮助智能体选择最优策略。通过与...
Deep Q-learning(DQN)同时通过下列方式解决这两项挑战 经验重播(Experience replay) 固定Q-targets DQNs: 经验重播 为了有助于移除相关性,从先前的经验中存储数据集(称作重播缓存)D \mathcal{D}D 为进行经验重播,循环以下步骤: ( s , a , r , s ′ ) ∼ D (s,a,r,s')\sim\mathcal{D}(s,a,...
这种Q-learing不是真正的梯度下降方法。GTD(gradient temporal difference) learning 是"更加"真实的梯度下降算法。这样做非常有帮助,但仍然不能保证收敛。 DQNs Summary DQN 使用经验重播或固定Q-targets 在重播缓存D\mathcal{D}D中存储变迁st,at,rt+1,st+1s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1}st,at,rt...
一、强化学习之Q-learning算法 Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当...
Q-learning也有不行的时候,策略梯度算法闪亮登场 Q-learning虽然经过一系列发展,进化成deep Q-network,并且取得了很大的成功,但是它也有盲点,就是当游戏的动作是连续的时候,比如你操控机器人走路,跑步等。因为Q-learning算法只能处理离散的动作问题,当遇到连续动作的时候,它最多用离散化处理:...