从这张 “成绩单” 能清晰看出,DQN 在复杂离散世界大显身手,DDPG 牢牢掌控连续动作领域,Q 学习虽简单却为进阶筑牢根基。要是你的任务是训练 AI 玩《星际争霸》这类复杂游戏,DQN 及其衍生算法大概率是首选;让机器人完成高难度舞蹈动作,DDPG 当仁不让;要是刚开始涉足强化学习,在简单模拟环境摸索,Q 学习就是最好...
2.3 DQN改进算法Deep Q Network(DQN)原理解析2.3 DQN改进算法 3. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 3.1 DDPG介绍 3.2 DDPG原理 附录: 1. on-policy 与 off-policy有什么区别? 2. 自举 (Bootstrapping) 1. Q-learning Q-learning 是一个基于值的强化学习算法,利用 Q 函数寻找最优的「动作—选择」...
2.3 深度 Q 网络(Deep Q Network,DQN) Q-learning 是一种非常强大的算法,但它的主要缺点是缺乏通用性。如果你将 Q-learning 理解为在二维数组(动作空间×状态空间)中更新数字,那么它实际上类似于动态规划。这表明 Q-learning 智能体不知道要对未见过的状态采取什么动作。换句话说,Q-learning 智能体没有能力对...
DDQN用于解决DQN中Q Network对于价值估计过高的问题,Target Q的选取仍然从目标网络中输出输入状态的所有动作的价值Q,但是选取哪一个动作不再是依照最大值,而是使用预测网络中输入状态的输出动作的最大值的索引来选取。DDQN中的Target Q如下: 1.3.3 Prioritized Experience Replay (DQN) Prioritized Experience DQN将记忆...
本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语,并着重介绍了 Q-Learning 算法、SARSA、DQN 和 DDPG 算法。 强化学习(RL)指的是一种机器学习方法,其中智能体在下一个时间步中收到延迟的奖励(对前一步动作的评估)。这种方法主要用于雅达利(Atari)、马里奥(Mario)等游戏中,表现与人类相当,甚至超过人类。最近,随着与神经...
1.3.1 Nature DQN 在Q learning的基础上添加了三个新特性: 神经网络Q Network代替Q Table 记忆库用于经验回放 Q Network和Target Q Network分离 算法如下: image DQN引入了神经网络,将Q table替换为Q Network,解决高维状态动作对带来的数据量过多Q table无法存储的问题。使用神经网络的思想,使输入的状态动作对和...
连续状态和动作空间：QLearning算法在连续状态和动作空间中存在限制，为此引入了QNetworks等算法。DQN与DDPG算法：DQN算法使用神经网络拟合值函数，提高了稳定性和收敛性；DDPG算法结合了神经网络和Q学习方法，适用于连续动作空间。总结：QLearning算法在强化学习中扮演着重要角色，通过迭代更新Q值，智能体能够...
在实际应用中，Q-learning算法存在一些限制，特别是在连续状态和动作空间中。为了解决这个问题，引入了Q-Networks（DQN）等算法，它们使用神经网络拟合值函数。DQN算法通过引入经验回放缓冲区和目标网络，提高了算法的稳定性和收敛性。DDPG算法（Deep Deterministic Policy Gradient）是神经网络和Q学习方法的结合...
基于Q-Learning的机器人避障和路径规划是一种有效的解决方案。通过不断学习和更新Q表,机器人可以学会如何在复杂环境中规划路径并避免碰撞障碍物。未来的研究方向可以包括引入更多的状态特征、使用连续动作空间的强化学习算法(如DQN或DDPG)等,以应对更加复杂的环境和更高的计算效率需求。
除此之外,大幅度提升 DQN 玩 Atari 性能的主要就是 Double DQN,Prioritised Replay 还有 Dueling Network 三大方法;这里不详细展开,有兴趣可参考这两篇文章:DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进 和深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)入门:RL base & DQN-DDPG-A3C introduction。 综上,本文介绍了强化学习中基于...