概述 在之前介绍的几种方法，我们对值函数一直有一个很大的限制，那就是它们需要用表格的形式表示。虽说表格形式对于求解有很大的帮助，但它也有自己的缺点。如果问题的状态和行动的空间非常大，使用表格表示难以求解，因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来，才能保证对于任意一个状态和行动，我们都能得到对应的价值。因此在这种情况下，传统的方法，比如Q Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表。 针对 ...
2018-12-24 11:11 0 9190 推荐指数：
上篇文章强化学习——详解 DQN 算法我们介绍了 DQN 算法，但是 DQN 还存在一些问题，本篇文章介绍针对 DQN 的问题的改进算法 一、Double DQN 算法 1、算法介绍 DQN的问题有：目标 Q 值（Q Target ）计算是否准确？全部通过 \(max\;Q\) 来计算有没有 ...
在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法 ...
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文< ...
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 ...
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 ...
的内存都不够, 而且每次在这么大的表格中搜索对应的状态也是一件很耗时的事. 不过, 在机器学习中, 有一种 ...
在强化学习（十）Double DQN (DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上，对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized ...
DQN 算法改进 （一）Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法。主要突破点：利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式，这使得模型能够拥有更好的表现。下面给出公式，并定义一个新的变量： \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...
