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...
2. 训练DQN 2.1 算法推导 2.2 训练流程 三、Q-learning 1. 表格表示 2. 算法推导 3. 训练流程 四、SARSA算法 1. 表格形式的SARSA 1.1 推导学习算法 1.2 训练流程 1.3 Q-learning与SARSA对比 2. 神经网络形式的SARSA 2.1 推导学习算法 2.2 训练流程 3. 多步TD目标 3.1 推导 3.2 训练流程 4. 蒙特卡洛与...
如果我们使用Q-learning算法,为每个state都记录两个action的Q值,那么这张Q表的规模是无法想象的,因为每一个不同的帧都可以认为是一个state。所以为了解决这种大规模的强化学习的问题,融合了神经网络和Q-Learning算法的DQN(Deep Q-Learning Network)就诞生了。 DQN的输入和输出 DQN是一个神经网络。它的输入...
四、Q-learning与DQN算法:1-算法原理通俗解读是强化学习该如何入门?主流强化学习算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 算法公式推导+实战玩转超级马里奥的第21集视频,该合集共计45集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
我居然半天就学会了强化学习!华理计算机博士45集精讲,带你一次吃透PPO、Q-learning、DQN、A3C算法原理与实战共计45条视频,包括:1.一张图通俗解释强化学习、2. 强化学习的指导依据、3. 强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
到了这里,我们已经分析了Q-Learning算法,这也就是DQN所依赖的增强学习算法。下一步我们就讲直接分析DQN的算法实现了。 本文主要参考: 1Reinforcement Learning: An Introduction 2Reinforcement Learning Course by David Silver 图片引用自: Reinforcement Learning Course by David Silver的ppt ...
(Policy Gradient 和 Q-Learning),原始的 Q-Learning 理论上能够收敛到最优解,但是通过Q 函数近似 Q-Table 的方法则未必能够收敛到最优解(如DQN)。 除此之外, Q-Learning 中还存在着探索与利用(Exploration and Exploition)的问题, 大致的意思就是不要每次都遵循着当前看起来是最好的方案,而是会选择一些当前...
下列关于DQN、Q-Learning算法说法中,错误的是( )。A.DQN模型是卷积神经网络与RL方法中的Q-Learning算法的结合B.DQN对传统Q-learnin
强化学习(十)Double DQN (DDQN) - 刘建平Pinard - 博客园在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他 深度强化学习之深度Q网络DQN详解 ...
在介绍Q-learing算法之前,我们还是对蒙特卡罗法(MC)进行一些介绍。MC方法是一种无模型(model-free)的强化学习方法,目标是得到最优的行为价值函数q∗q∗。在前面一篇博客中,我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法。那么问题来了,什么是模型(model)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)...