一、存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法，即输出的动作是离散的。对应到Atari 游戏中，只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制。 然而在实际中，控制问题则是连续的，高维的，比如一个具有6个 ...

PPO DPPO介绍 PPO实现 代码DPPO ...

　　　在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入 ...

作者：YeBobr 链接：https://www.zhihu.com/question/273665262/answer/388296862 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 最近在深度学习在语音增强中的应用最前沿的应该 ...

前面都是value based的方法，现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的 ...

本文首发于：行者AI Q学习（Q-Learning）算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法；DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似，并针对实际问题作出改进的方法；而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展；本文将从定义对比 ...

Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法，即估计最优的action-value function $ ...

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法 ...