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...
Reinforcement Learning Explained Visually (Part 5): Deep Q Networks, step-by-step
在Q-learning中,状态 - 动作值函数的更新是通过不断与环境交互和学习来完成的。它基于一个重要的公式,我们用文字来描述这个公式的更新过程:当前状态 - 动作对的Q值更新为,原本的Q值加上学习率乘以(即时奖励加上折扣因子乘以下一个状态下所有可能动作中的最大Q值,再减去原本的Q值)。 这里面有几个关键的概念:学习...
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所用的网络结构是三...
Q-Learning是一种异策略(off policy)的时序差分方法,即动作策略为ε-greedy策略,目标策略为贪婪策略。在更新值函数时并不完全遵循交互序列,而是选择来自其他策略的交互序列的子部分替换了原来的交互序列。从思想来说,它结合了子部分的最优价值,更像是结合了价值迭代的更新算法,希望每一次都使用前面迭代积累的最优结果...
1. 前言 在前面的章节中我们介绍了时序差分算法(TD)和Q Learning,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q Table不动作空间和状态太大十分困难。所以论文Human level control throug
基于Q—learning的一种多Agent系统结构模型
强化学习《基于价值 - Dueling Q-Learning》 和前面所讲的各种DQN算法不同,Dueling DQN将整个模型结构分成了两个部分,一个为状态值函数V,一个为优势函数A 式子如下: 考虑到具体参数 W是公共部分的网络参数,α是V网络的参数,β是A网络的参数。 Dueling DQN中,输出结果变成Q=V+A,因为有时候在某种state,无论做...