Deep Learning专栏--强化学习之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 ...
原文：强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning
在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q Learning算法。 DeepQ Learning这一篇对应Sutton书的第 章部分和UCL强化学习课程的第六讲。 . 为何需要价值函数的近似表示 在之前讲到了强化学习求解方法，无论是动态规划DP，蒙特卡罗方法MC，还是时序差分TD，使用的 ...
2018-09-28 16:49 120 28479 推荐指数：
相关推荐
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中，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 ...
强化学习 7——Deep Q-Learning（DQN）公式推导
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 ...
强化学习-Q-Learning算法
1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种，和我们前面介绍的SARAS不同的是，SARSA算法遵从了交互序列，根据当前的真实行动进行价值估计；Q-Learning算法没有遵循交互序列，而是在当前时刻选择了使价值最大的行动。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...
强化学习之Q-learning ^_^
许久没有更新重新拾起，献于小白 这次介绍的是强化学习 Q-learning，Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 简要 q-learning的伪代码先看这部分，很重要 简单 ...
强化学习之Q-learning简介
https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩，本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手，然后针对state过多的问题引入q-network，最后通过两个 ...
强化学习——Q-learning算法
假设有这样的房间 如果将房间表示成点，然后用房间之间的连通关系表示成线，如下图所示： 这就是房间对应的图。我们首先将agent（机器人）处于任何一个位置，让他自己走动 ...
DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍
什么是强化学习？ 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是和监督学习，非监督学习并列的第三种机器学习方法，如下图示： 首先让我们举一个小时候的例子： 你现在在家，有两个动作选择：打游戏和读书。如果选择打游戏的话，你就跑到了网吧，选择读书的话，就坐在了书桌 ...