原文:【转】强化学习(一)Deep Q-Network

原文地址:https: www.hhyz.me RL . 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 上发表的 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN Deep Q Netwo ...

2018-12-21 11:40 0 1394 推荐指数:

查看详情

强化学习系列之:Deep Q Network (DQN)

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 ...

Wed Aug 29 03:49:00 CST 2018 0 2998
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 ...

Tue Oct 09 04:40:00 CST 2018 28 22657
强化学习_Deep Q Learning(DQN)_代码解析

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题。 一、导入需要的包和定义超参数 二、DQN构造函数 1、初始化经验重放buffer; 2、设置问题的状态空间维度,动作空间维度; 3、设置e-greedy ...

Mon Jun 03 05:47:00 CST 2019 0 1589
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
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 ...

Mon Sep 07 04:56:00 CST 2020 0 1999
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM