深度强化学习(DQN-Deep Q Network)之应用-Flappy Bird 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p ...
深度Q网络是用深度学习来解决强化中Q学习的问题,可以先了解一下Q学习的过程是一个怎样的过程,实际上就是不断的试错,从试错的经验之中寻找最优解 关于Q学习,我看到一个非常好的例子,另外知乎上面也有相关的讨论 其实早在 年的时候,deepmind出来了第一篇用深度学习来解决Q学习的问题的paper,那个时候deepmind还不够火,和一般的Q学习不同的是,由于 年Alex率先用CNN解决图像中的hig ...
2018-05-05 18:31 0 2877 推荐指数:
深度强化学习(DQN-Deep Q Network)之应用-Flappy Bird 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p ...
简介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值,那么这样有什么不足呢?我们可以将问题的稍微复杂化一点 ...
1. 前言 在前面的章节中我们介绍了时序差分算法(TD)和Q-Learning,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难。所以论文Human-level control ...
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$P$, ...
简介 DQN入门系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html 本来呢,在上一个系列数据挖掘入门系列博客中,我是准备写数据挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越写越偏,写到了神经网络,深度学习去了。在我写完数据挖掘博客 ...
上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近(Value Function Approximation,VFA)的理论,本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法,对于强化学习训练苦难问题,其开创性的提出了两个解决办法,在atari游戏 ...
文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network ...
DQN简介 DQN,全称Deep Q Network,是一种融合了神经网络和Q-learning的方法。这种新型结构突破了传统强化学习的瓶颈,下面具体介绍: 神经网络的作用 传统强化学习使用表格形式来存储每一个状态state和状态对应的action的Q值,例如下表表示状态s1对应 ...