**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) 使用...
DQN是一种将深度学习和Q-Learning结合的算法。它使用深度神经网络来近似Q值函数，从而可以处理高维度、连续状态空间的问题。DQN的关键创新之处在于引入了经验回放和目标网络。经验回放使得每个经验可以被多次利用，从而提高学习效率。目标网络则是为了解决Q值迭代更新过程中的不稳定问题。然而，DQN也并非完美。例如，DQN假设...
双Q-learning 双Q-learning训练流程 无论是以复现ChatGPT为目标,还是从更加长远的目标来看,强化学习都会越来越重要。过去几年主要专注在自然语言处理方向上,对强化学习的了解有限。为了系统性的了解强化学习,特意阅读了王树森老师的《深度强化学习》,本文是该书的阅读笔记。《深度强化学习》这本书对入门者来说真是太...
Q-learning & DQN 忘言 目录 收起 1. Q-learning 2. Deep Q Network 1. Q-learning 在正式介绍深度强化学习(Deep Q Network)之前,先介绍其简版Q-learning。 我们可以很轻易地了解到强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素,智能体(agent)根据当前状态采取动作,并记录反馈的奖赏...
强化学习是一种机器学习方法,广泛应用于智能体与环境进行交互学习的场景。本文将深入比较Q-learning、SARSA和DQN这三种经典的强化学习算法,分析它们的优缺点以及适用场景。 第一部分:Q-learning 1.1 Q-learning简介 Q-learning是一种基于动作值函数(Q值)的强化学习算法,适用于离散动作和离散状态空间。
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，如高维图像输入。这种结合使得DQN能够在大规模、连续状态空间的问题上取得突破，比如在《雅达利》游戏集上...
2.2 Deep Q-Learning算法思路 DQN是一种Off-Policy算法,用李宏毅老师的话讲,可以看着别人学习,那么DQN为什么能够看着别人学习呢?DQN采用了一种经验回放的方式进行学习。每次agent和环境交互得到的奖励,当前状态和下一个状态等数据保存起来,用于后面Q网络的更新。
强化学习Q-Learning和DQN算法 1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下: 初始化一个Q-table。 在当前状态ss选择一个动作aa。 执行动作aa,转移到新的状态s′s′。
Q-learning与DQN Q-learning Q-learning算法是用来给出一个智能体(agent)从一个初始状态(state)出发到一个最优状态(State)的“路线”的算法。在每个不同的state,agent都可以执行不同的动作(action)转移到不同的state。Q-learning通过计算每个state下不同action的下的Q值,来规划出一个最优的动作集,这些动...
1. 复习Q-Learning; 2. 理解什么是值函数近似(Function Approximation); 3. 理解什么是DQN,弄清它和Q-Learning的区别是什么。 2用Q-Learning解决经典迷宫问题 现有一个5房间的房子,如图1所示,房间与房间之间通过门连接,编号0到4,5号是房子外边,即我们的终点。我们将agent随机放在任一房间内,每打开一个房门返回...