不同之处在于,在训练阶段,我们没有像Q-Learning那样直接更新状态动作对的Q值: 在Deep Q-Learning 中,我们创建一个损失函数,将 Q-value prediction 与 Q-target 进行比较,并使用梯度下降法来更新 Deep Q-Network 的权重,以更好地近似 Q-values。 Deep Q-Learning 的训练分成两个阶段,如下图所示: 1)Sampling(...
时序差分学习 (temporal-difference learning,TD learning):指从采样得到的不完整的状态序列学习,该方法通过合理的 bootstrapping,先估计某状态在该状态序列(episode)完整后可能得到的 return,并在此基础上利用累进更新平均值的方法得到该状态的价值,再通过不断的采样来持续更新这个价值。 时间差分(TD) 学习是蒙特卡罗(...
这个激活值函数也称为Q函数:Q(state, action),它对应两个输入参数,一个是当前环境状态,一个是你想要采取的行动,然后它计算出在当前状态下,你采取给定行动能得到的回报,对于围棋而言,状态就是当前棋盘布局,行动就是在哪里落子,如下图: 在上图左边的棋盘对应函数参数state,右边给出的位置对应参数action,最后函数给...
Reinforcement Learning Explained Visually (Part 5): Deep Q Networks, step-by-step
DQN的流程图如下: image DQN算法代码如下: """ DQN """classDQN:def__init__(self,model,gamma=0.9,learning_rate=0.01):self.model=model.model self.target_model=model.target_model self.gamma=gamma self.lr=learning_rate# ---训练模型--- #self.model.optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=se...
深度强化学习5——Deep Q-Learning(DQN) Q-Learning的基础上演变而来的,DQN对Q-Learning的修改主要有两个方面: 1)DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数 2)DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程 结构如下: 我们现在来具体看看这两个方面: 1)DQN的行为值函数是利用神经网络逼近,属于非线性逼近,DQN所用的网络结构...
一、QLearning算法思维 二、QLearning算法更新思维 1.导入模块 2.更新迭代 ... 深度强化学习DQN DQN模型 输入的是处理后的连续帧图像(降维幅度图),经过卷积层层后接两个全连接层,输出是所有动作的Q值。 算法 1. NIPS 2013 2. Nature 2015 2.1 算法 2.2 流程图 3. 不足 由于Replay Memory原因: 无法应用于...
Hierarchical-DQN 通过 Q-learning 来进行策略的学习和更新,其核心公式如下: (1)高层策略的 Q-learning 更新 高层策略使用 Q-learning 来选择最优目标 ( g ) ,并通过环境的全局奖励更新其 Q 函数。高层策略的 Q 函数更新公式为: 其中: ( s_t ) ...
基于Q—learning的一种多Agent系统结构模型