原始的Q-learning 使用目标网络 双Q-learning 双Q-learning训练流程 无论是以复现ChatGPT为目标,还是从更加长远的目标来看,强化学习都会越来越重要。过去几年主要专注在自然语言处理方向上,对强化学习的了解有限。为了系统性的了解强化学习,特意阅读了王树森老师的《深度强化学习》,本文是该书的阅读笔记。《深度强化学习...
**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.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) 使用...
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...
这些是Q-learning 所面对的问题难点。 DQN能解决这一难题吗? DQN将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样我们就没必要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值;还有一种形式,只输入状态值, 输出所有的动作值, 然后按照 Q learning 的原则, 直接选择拥有最大...
3. 理解什么是DQN,弄清它和Q-Learning的区别是什么。 2用Q-Learning解决经典迷宫问题 现有一个5房间的房子,如图1所示,房间与房间之间通过门连接,编号0到4,5号是房子外边,即我们的终点。我们将agent随机放在任一房间内,每打开一个房门返回一个reward。图2为房间之间的抽象关系图,箭头表示agent可以从该房间转移到...
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′。
这才是科研人该学的!一口气学完强化学习【PPO、Q-learning、DQN、A3C】五大算法,基础入门到实验分析,太通俗易懂了!机器学习|深度学习|计算机视觉共计48条视频,包括:强化学习要怎么学习?新手必看!、AI学习如何上下楼梯(深度强化学习)、1.【基础】-一张图通俗解释强
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...
1小时居然就搞懂了深度强化学习DQN算法及训练!迪哥精讲强化学习4大主流算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 50集入门到精通!共计46条视频,包括:1.一张图通俗解释强化学习、初学者必备学习路线图、2. 强化学习的指导依据等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧!共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、2 目标函数与公式解析、3 Qlearning算法实例解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。