【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧!共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、2 目标函数与公式解析、3 Qlearning算法实例解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...
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...
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 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...
但是使用VFA的Q-learning会发散 两个担忧引发了这个问题 采样之间的相关性 非驻点的目标 Deep Q-learning(DQN)同时通过下列方式解决这两项挑战 经验重播(Experience replay) 固定Q-targets DQNs: 经验重播 为了有助于移除相关性,从先前的经验中存储数据集(称作重播缓存)D \mathcal{D}D ...
在此基础上引入启发式奖赏函数,将启发式和多步Q—learning算法相结合,得 到启发式Q learning算法。启发式奖赏函数的定义来源于对环境特征和人的先 验知识的提取,然后将启发式奖赏函数融入到强化学习算法,优化算法的学习 过程。最后通过实验仿真验证算法的有效性和可行性。改进后的算法能够在原 ...
【摘要】针对传统Q-learning算法应用在路径规划中存在收敛速度慢、运行时间长、学习效率差等问题,提出一种将人工势场法和传统Q-learning算法结合的改进Q-learning算法。该算法引入人工势场法的引力函数与斥力函数,通过对比引力函数动态选择奖励值,以及对比斥力函数计算姿值,动态更新Q值,使移动机器人具有目的性的探索,并且...
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...
改进Q-Learning 算法在路径规划中的应用 高乐, 马天录, 刘凯, 张宇轩 【摘要】摘要: 针对 Q-Learning 算法在离散状态下存在运行效率低、 学习 速度慢等问题, 提出一种改进的 Q-Learning 算法。改进后的算法在原有算法基 础上增加了一层学习过程, 对环境进行了深度学习。在栅格环境下进行仿真实验, 并成功地...