实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时决策问题,而DQN适用于处理连续空间和延迟奖励的问题。希望本文能够帮助读者更好地选择适...
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′。
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...
经验回放: DDPG和DQN都使用经验回放来存储和重新利用以前的经验,以提高样本的效率和训练的稳定性。 目标网络: 类似于DQN,DDPG引入了目标策略网络和目标Q网络,通过软更新方式定期更新这两个目标网络的参数,以减少训练中的不稳定性。 改进和区别(相比于DQN): 动作空间: 最显著的区别是,DDPG专门设计用于解决连续动作空...
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。
其实也是因为这个loss的原因,等于说是把cnn用作生成Q的一个函数了。原来的质量表达Q是个矩阵,参数少,现在的用深度网络了,就叫深度质量网络(DQN)了,其实感觉它全称叫做DQ-learning更合适。可能因为网络体量比较大,比较显眼,就忽略了loss的构造,直接只叫DQN了。
原来 Q learning 也是一个决策过程, 和小时候的这种情况差不多. 我们举例说明. 假设现在我们处于写作业的状态而且我们以前并没有尝试过写作业时看电视, 所以现在我们有两种选择 , 1, 继续写作业, 2, 跑去看电视. 因为以前没有被罚过, 所以我选看电视, 然后现在的状态变成了看电视, 我又选了 继续看电视,...
单项选择题 Q learning和DQN的区别在于() A、Qlearning能处理连续动作,DQN不能 B、Qlearning是off-policy,DQN是on-policy C、DQN使用了神经网络和经验回放 D、以上都不对 点击查看答案
比如控制cartpole不倒，你可以设置此刻倒了就是0分 没倒就是1分，你也可以更精细，写个reward的函数 ...
比如控制cartpole不倒，你可以设置此刻倒了就是0分 没倒就是1分，你也可以更精细，写个reward的函数 ...