4、DQN 的改进 4.1 Target Network 原始的 DQN 使用的是图5的模型结构,将其换一下形式,改成下图6的形式。输入为 (s_t, a_t) 时输出为 Q^\pi(s_t, a_t) ;输入为 (s_{t+1}, \pi(s_{t+1})) 时输出为 Q^\pi(s_{t+1}, \pi(s_{t+1})) 。将右侧的 model 称为 Target Netword,...
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...
在Q-learning,替代真实值的是TD目标r + γ m a x a Q ^ ( s t + 1 , a ; w ) r+\gamma max_a\hat{Q}(s_{t+1},a;\textbf{w})r+γmaxaQ^(st+1,a;w),它利用了当前函数近似价值的最大值 Δ w = α ( r + γ m a x a Q ^ ( s t + 1 , a ; w ) −...
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 ...
本发明公开了一种融合先验知识的改进Q‑learning路径规划算法,其特征在于:包括以下步骤:S1:建立格栅地图,融入先验知识初始化状态值;S2:初始化算法参数;S3:计算已运行当前幕成功到达目标位置次数,并基于该次数动态调整贪婪因子ε;S4:生成随机数p,比较p和ε;S5:如果p (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明...
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 来的基础上使算法更快的收敛,改善智能体对环境的认知能力。
它改进了Loss函数: L=(r...DQN(Deep Q-Network)简单理解 Q-Learning可以很好的解决迷宫问题,但这终究是个小问题,它的状态空间和动作空间都很小。而在实际的情况下,大部分问题都有巨大的状态空间或动作空间,建立Q表,内存是不允许的,而且数据量和时间开销也是个问题。 NIPS 2013 Playing Atari with Deep ...
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...
【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...
课题选用强化学习算法中经典的Q-Learning算法,并结合不同的控制对象为实验模型,在已有强化学习算法的基础上加以改进,将Q-learning算法中的状态模糊化。此外结合神经网络,提出了自己的研究模型和见解。将这些改进应用到走迷宫寻优、倒立摆系统控制、中和反应控制及电梯群控器的调度中。主要研究成果包括以下四个方面: 1、...