二、神经网络 + Q-Learning 使用神经网络近似 Q 函数 目标值与损失函数 半梯度方法 三、DQN(Deep Q-Network) 数据相关性 经验回放 致命三元组 目标网络 四、案例:走迷宫 这是一个系列教程,旨在帮助自己以及读者系统地构建RL知识框架。回目录页:序章+ 目录 一、告别表格法 上一章里,我们浅浅地提到了一下「表...
action]==q_max:q_max_action.append(action)next_state=q_max_action[random.randint(0,len(q_max_action)-1)]print("the robot goes to "+str(next_state)+'.')state=next_statecount+=1
Q-Learning与神经网络结合使用就是 Deep Q-Network,简称 DQN。在现实中,状态的数量极多,并且需要人工去设计特征,而且一旦特征设计不好,则得不到想要的结果。 神经网络正是能处理解决这个问题,取代原来 Q 表的功能。 当神经网络与Q-Learning结合使用的时候,又会碰到几个问题: 1.loss 要怎么计算? 增强学习是试错...
在我这系列的强化学习教程中,我们将探索强化学习大家族中的Q-Learning算法,它和我们后面的教程(1-3)中基于策略的算法有一些差异。在本节中,我们先放下复杂而笨重的深度神经网络,首先在一个简单的查找表基础上实现第一个算法版本,随后我们再考虑如何使用TensorFlow将神经网络的形式集成进来。考虑到该节主要是回顾基础...
作为本强化学习教程系列的第一章,我们将一同探索强化学习算法的一个大家庭———Q-Learning算法—。它们和后面章节基于策略的算法(Policy-based algorithms)(1-3 part)有些不一样。相对于用一个复杂而臃肿的深度神经网络,我们将以实现一个简单的查阅表(lookup-table)版本的算法为初始目标,然后再展示如何用Tensorflow...
基于tensorflow的最简单的强化学习入门-part0:Q学习和神经网络 在这个增强学习系列的教程中,我们打算探索一些列称为==Q-learning==的增强学习算法,它和之前教程介绍过的基于==策略梯度policy-base==的增强算法有所不同。 我们将从实现一个简单的查找表算法开始,然后展示如何使用tensorflow实现神经网络算法。考虑到上述...
论文提出MetaQNN,基于Q-Learning的神经网络架构搜索,将优化视觉缩小到单层上,相对于Google Brain的NAS方法着眼与整个网络进行优化,虽然准确率差了2～3%,但搜索过程要简单地多,所以才能仅用100GPU days就可以完成搜索,加速240倍。论文本身是个很初期的想法,可以看到搜索出来的网络结构还是比较简单的,也需要挺多的人工约...
论文提出MetaQNN,基于Q-Learning的神经网络架构搜索,将优化视觉缩小到单层上,相对于Google Brain的NAS方法着眼与整个网络进行优化,虽然准确率差了2～3%,但搜索过程要简单地多,所以才能仅用100GPU days就可以完成搜索,加速240倍。论文本身是个很初期的想法,可以看到搜索出来的网络结构还是比较简单的,也需要挺多的人工约...
将模糊神经网络控制引入到三轴稳定卫星的姿态控制中,结合 G- 学习和 BP 神经网络来解决模糊神经网 络参数在线调整问题,在无需训练样本的前提下实现控制器的在线学习 . 仿真结果表明,这种基于 G- 学习的模糊 神经网络控制不仅可以满足对姿态控制精度的要求,还有效地抵制了外界干扰,提高了姿态稳定度,对卫星的不确 ...
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