原文:Deep Q-Network 学习笔记(二)—— Q-Learning与神经网络结合使用(有代码实现)

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 Learning 的过程给讲解清楚了 http: www.cnblogs.com ...

2017-06-16 17:35 4 7067 推荐指数:

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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
【转】强化学习(一)Deep Q-Network

原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ 1. 前言 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的 Playing Atari ...

Fri Dec 21 19:40:00 CST 2018 0 1394
文献笔记:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

该文章是针对Hado van Hasselt于2010年提出的Double Q-learning算法的进一步拓展,是结合了DQN网络后,提出的关于DQN的Double Q-learning算法。该算法主要目的是修正DQN中max项所产生的过高估计问题,所谓过高估计,在前面的博客Issues ...

Tue Mar 12 03:34:00 CST 2019 0 701
论文笔记之:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind   Abstract   主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。实际上,之前是不知道是否这样的过高估计是 common ...

Mon Jun 27 23:39:00 CST 2016 0 5332
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
 
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