处理延迟奖励: DQN引入了经验回放机制,能够更好地处理延迟奖励问题。 3.2.2 缺点: 复杂度高: DQN的实现相对较复杂,需要深度学习框架的支持。 收敛较慢: 在某些情况下可能需要较长时间才能收敛。 第四部分:如何选择? 4.1 状态和动作空间 离散空间: 如果问题的状态和动作空间是离散的,Q-learning和SARSA是合适的选择。
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′。
一、从算法提出的大致时间和背景,回头来看科研 Q-learning(约1989年),Sarsa(约1994年),Policy-Gradient(约1999年),DPG(约2014年),DQN(约2015年),DDPG(约2016年)。 从2000年到2010年,基本没什么进展。 可以说在使用显卡进行并行计算(约2010年)以后,深度学习爆发(神经网络和反向传播的理论问题,在1960年代就已经...
本文将深入剖析三种常用的强化学习算法:Q-learning、DQN和策略梯度算法。 一、Q-learning Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q...
个人理解:DQN采用双网络,是off-policy算法。一个训练网络仅使用当前数据,对一种state采取最优的action,需要频繁更新。一个目标网络使用历史数据,采取总体最优action,不需要频繁更新。相较于Q-learning,使用Q函数代替了Q矩阵的作用,在状态很多时Q矩阵难以处理,Q函数擅长对复杂情况进行建模。
题目 以下有关DQN的说法错误的是( )。 A.DQN与 Q-leanring类似,都是基于值迭代的算法B.DQN在训练过程中使用经验回放机制,在线处理得到的转移样本C.Deep Learning与 Reinforcement Learning结合这成为了DQND.当状态和动作空间是高维连续时,Q-Table的使用会变得十分简单 答案 D 解析收藏...
NIPS DQN在基本的Deep Q-Learning算法的基础上使用了Experience Replay经验池. 通过将训练得到的数据储存起来然后随机采样的方法降低了数据样本的相关性, 提升了性能, 接下来, Nature DQN做了一个改进, 就是增加Target Q网络. 也就是我们在计算目标Q值时使用专门的一个目标Q网络来计算, 而不是直接使用预更新的Q网...
使用ANN网络DQN算法实现机器自动玩九宫格和CNN网络的五子棋游戏,而且越玩越厉害,目前已经很难和AI对弈获胜,要么输要么平。算法是deepQlearning。后续上传了一个卷积网络的五子棋强化学习算法,都是已经训练好的,运行对应的net.py就可以玩。 展开 收起 暂无标签 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 贡献者 (2)...