原文:Deep Q-Network 学习笔记(一)—— Q-Learning 学习与实现过程中碰到的一些坑

这方面的资料比较零散,学起来各种碰壁,碰到各种问题,这里就做下学习记录。 参考资料: https: morvanzhou.github.io 非常感谢莫烦老师的教程 http: mnemstudio.org path finding q learning tutorial.htm http: www.cnblogs.com dragonir p .html 这篇文章也是用非常简单的说明将Q Lea ...

2017-06-15 16:58 1 6330 推荐指数:

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Deep Learning专栏--强化学习Q-Learning与DQN(2)

在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程,MDP可以对强化学习的问题进行建模,Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中,我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$,因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...

Fri Mar 29 23:00:00 CST 2019 0 660
增强学习 | Q-Learning

“价值不是由一次成功决定的,而是在长期的进取中体现” 上文介绍了描述能力更强的多臂赌博机模型,即通过多台机器的方式对环境变量建模,选择动作策略时考虑时序累积奖赏的影响。虽然多臂赌博机模型引入了价值的概念,但方法在建模过程中本质上是以策略为优化目标,因此又常被 ...

Sat Jul 08 06:32:00 CST 2017 0 1144
强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN

    在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN ...

Tue Oct 09 04:40:00 CST 2018 28 22657
论文笔记之:Deep Attention Recurrent Q-Network

   Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups   摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性。(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如 ...

Mon Oct 03 23:34:00 CST 2016 0 2587
强化学习-Q-learning学习笔记

Q学习动作探索策略的ep-greepy,以ep的概率进行随机探索,以1-ep的概率以最大值策略进行开发,因为设定的迭代次数比较多,所以肯定存在一定的次数去搜索不同的动作。 1)Python版本 b站上的学习教程https://blog.csdn.net/qq_36124802/article ...

Sat Feb 23 18:21:00 CST 2019 0 865
 
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