总体来看，Q-Learning和DQN作为增强学习中的两种重要的价值迭代算法，各有其独特的优势和局限。Q-Learning算法简单、直观，适用于状态和动作空间较小的问题；而DQN通过引入深度学习，能够处理更复杂的问题，但同时也需要更多的数据和计算资源。在实际应用中，我们需要根据问题的特性和资源限制，选择最合适的算法。无论是...
Q-learning & DQN 忘言 目录 收起 1. Q-learning 2. Deep Q Network 1. Q-learning 在正式介绍深度强化学习(Deep Q Network)之前,先介绍其简版Q-learning。 我们可以很轻易地了解到强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素,智能体(agent)根据当前状态采取动作,并记录反馈的奖赏...
4. 价值学习和策略学习 二、DQN 1. 最优贝尔曼方程 定理A.1(贝尔曼方程) 定理A.2 定理A.3 定理A.4 2. 训练DQN 2.1 算法推导 2.2 训练流程 三、Q-learning 1. 表格表示 2. 算法推导 3. 训练流程 四、SARSA算法 1. 表格形式的SARSA 1.1 推导学习算法 1.2 训练流程 1.3 Q-learning与SARSA对比 2. ...
Deep Q-Networks (DQN)：深度学习的融合 随着深度学习技术的发展，DQN应运而生，将神经网络引入Q-Learning框架，显著提升了学习效率和适应性。DQN通过一个深度神经网络预测Q值，从而能够处理更为复杂的环境状态，如高维图像输入。这种结合使得DQN能够在大规模、连续状态空间的问题上取得突破，比如在《雅达利》游戏集上达...
2. DQN(Deep Q Network) 前面讲过Q-Learning的决策是根据Q表格的值,执行那个动作后得到的奖励更多,就选取那个动作执行。前面所讲的状态空间和动作空间都很小,如果状态空间和动作空间变得非常大(可能为是一百维,一千维的数据),那我们还能用一个Q表格来表示吗?显然不可以,就引入了价值函数近似。
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...
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′。
最大化即刻奖励与下一状态最大未来奖励之和。 **Q-learning的核心思想是:**我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github...
DQN中Q值的更新的方法变为: 代码语言:javascript 复制 对一次状态变化<s,a,r,s'>: 1.forward pass 获得对当前状态和所有动作的Q值,即Q(s,a1),Q(s,a2)... 2.forward pass 获得对下一状态的最大Q值,即maxQ(s',a')=Q(s',a*) 3.对动作a,更新target;其他动作target不变 ...
DQN改进与应用技巧,运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行,深度学习 3070 28 16:51:37 App 【MPC+强化学习】四大名校教授精讲强化学习和模型预测控制18讲!Actor Critic模型预测控制、策略梯度方法 4687 29 1:49:45 App 【强化学习训练走路的机器人】油管最强动画强化学习入门!不愧是MATLAB官方教程...