3 Qlearning算法实例解读 07:46 4 Q值迭代求解 09:00 5 DQN简介 05:08 1、AI学习路线图 12:45 DQN算法实例演示01 整体任务流程演示 05:22 02 探索与action获取 06:59 03 计算target值 05:18 04 训练与更新 08:13 DQN改进与应用技巧01 DoubleDqn要解决的问题 06:48 02 DuelingDqn改进方法...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
4、DQN 的改进 4.1 Target Network 4.2 Exploration 4.3 Replay Buffer 4.4 DQN 改进算法的算法过程 Reference DQN 的全称是 Deep Q-Network,其中的 Q 就是指 Q-Learning。 从名字上就能看出,该方法指的是把 Q-Learning 和 DNN[Deep Neural Network] 结合起来。所以这两种方法没有本质区别,比如原来是一个(状态...
改进的算法可以进一步优化性能,常见的改进算法包括: - Double Q-learning:通过使用两个Q-table来减少误差估计,从而提高学习效率和稳定性。 - Deep Q-learning:使用深度神经网络来近似Q函数,可以处理更复杂的状态空间。 - Prioritized Experience Replay:优先经验回放可以根据优先级重新抽样经验来改善训练效果。 - Dueling...
DQN对传统Q-learning做了三处改进:( )。 A. 利用深度卷积神经网络逼近值函数 B. 利用了经验回放对强化学习的学习过程进行训练 C. 独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差 D. 解决了Q-Learning 对价值的过高估计的问题 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 ...
强化学习( Reinforcement Learning )与深度学习同属机器学习的范畴,是其中 一 个重要的分支,主要用来解决连续决策的问题。强化不像无监督学习那样完全没有学习目标,也不像监督学习那样有非常明确的目标(如图像分类问题中的label),强化学习的目标是不明确的,模型只会向着能够得到更多奖励的方向去学习。 Q学习 在强化学...
2、为了达到本发明的目的,本发明提供的技术方案是:一种改进q-learning算法的b样条平滑曲线路径规划方法,包括以下步骤:3、步骤一:用q-learning算法进行路径搜索规划:4、1.1定义状态:包括动作空间、奖励函数和q值函数;5、1.2不断更新q值函数来优化策略;6、1.3使用q-learning算法来训练q值函数;7、步骤二:利用b样条曲线...
摘要:日益频繁的鸟类活动给输电线路的安全运行带来了极大威胁,而现有拟声驱鸟装置由于缺乏智能性,无法长期有效驱鸟。为了解决上述问题,本文提出基于改进Q-learning算法的拟声驱鸟策略。首先,为了评价各音频的驱鸟效果,结合模糊理论,将鸟类听到音...
本课题选用强化学习算法中经典的Q_learning算法,对原有算法进行改进,提出自己的模型和见解,引入启发式奖赏函数,将改进算法应用与路径规划,并通过实验仿真验证了算法的有效性。一、文章介绍了强化学习的发展历史,并对国内外的研究现状做以介绍,指出强化学习现阶段中存在主要问题,简单介绍了本文的主要内容以及章节框架。二...
课题选用强化学习算法中经典的Q-Learning算法,并结合不同的控制对象为实验模型,在已有强化学习算法的基础上加以改进,将Q-learning算法中的状态模糊化。此外结合神经网络,提出了自己的研究模型和见解。将这些改进应用到走迷宫寻优、倒立摆系统控制、中和反应控制及电梯群控器的调度中。主要研究成果包括以下四个方面: 1、...