本论文是由DeepMind发表于2015年NIPS的一篇论文,作者Hasselt。 前言: Q-Learning算法由于受到大规模的动作值过估计(overestimation)而出现不稳定和效果不佳等现象的存在,而导致overestimation的主要原因来自于最大化值函数(max)逼近,该过程目标是为了最大的累计期望奖励,而在这个过程中产生了正向偏差。而本文章作者巧妙的...
简介:【python】python基于 Q-learning 算法的迷宫游戏(源码+论文)【独一无二】 一、设计要求 设计需求 本项目旨在开发一个基于 Q-learning 算法的迷宫游戏,并通过 PyQt5 图形用户界面展示训练过程和结果。具体设计需求如下: 迷宫环境: 创建一个5x5网格的迷宫环境(MazeEnv 类),定义起始点(0,0)和目标点(4,4)...
今天介绍论文《Meta-Q-Learning》。 与PEARL一样,本文同样提出了一种off-policy的meta-RL算法,该算法将context类的meta-RL算法与off-policy方法结合了起来,另外还提出了用新老数据同时对新任务策略进行更新的adaptation过程,但实验结果表明该过程对性能提升作用不大。这篇论文给我的感觉就是算法部分写得比较复杂,但实...
主要从事复杂装备设计理论和方法及应用研究,承担包括国家自科基金创新群体、科技部重点研发等一批重大重点项目,以第一完成人获国家科技进步二等奖、教育部自然科学一等奖、河北省突出贡献奖、亚太计算力学Valliappan奖、全国百篇优博论文指导教师等奖励。...
Silver 简述:文章指出,由于在拟合Q网络的过程中会不可避免地存在一些预估误差,使得Q-learning这个算法在采用bellman 方式更新的过程中把这些误差包含进来,从而导致过预估...,然后又想深入了解RL的同学来说,是一个很好的论文合集。文章涵盖了首次用神经网络结合强化学习的DQN算法,以及基于DQN算法做的一系列改进,涉及到...
它的优点是不需要对周围的环境进行建模,也不需要记忆很久之前的状态与行为。他在论文中证明了这种方法的有效性。这个方法就是Q Learning。Watkins说这个算法本身是由第一性原理(The first principle,马斯克说的估计和这个是一个东西)的论点发展起来的,而不是为了解释特定的实验结果。
论文有三点创新: 1.改进了q函数使得qlearning能用在连续控制上; 2.我们测试了几个原有的把模型结合到qlearning上智能推荐强化学习算法 1.关于强化学习算法的比较 深度强化学习进展: 从Alpha Go到Alpha Go Zero 深度强化学习进展_从AlphaGo到AlphaGo_Zero_唐振韬.caj 1.1离散与连续 1.1.1离散和连续是针对问题的...
Q-LEARNING随着无人驾驶领域的兴起,人工智能,强化学习等概念开始普及.人工智能设备具有集成度高,可训练性以及可编程性等特点,在无人驾驶中的路径规划领域发挥了重要作用.论文首先介绍了现有研究中较为经典的路径规划算法,并针对Q-Learning算法效率低下等问题进行研究,提出了一种改进型Q-Learning算法.该算法首先对智能...
论文：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning地址：https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf — 完 —诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复“招聘”两个字。量子位 QbitAI վ'...
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...