【转】【强化学习】Deep Q Network(DQN)算法详解
，实现了从感知到动作的端到端的革命性算法。使用DQN玩游戏的话简直6的飞起，其中fladdy bird这 ...
原文：DQN算法原理详解
一 概述 强化学习算法可以分为三大类：value based, policy based 和 actor critic。 常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy网络。 说到DQN中有值函数网络，这里简单介绍一下强化学习中的一个概 ...
2019-05-22 21:27 1 2490 推荐指数：
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转载出处http://blog.csdn.net/tanggao1314/article/details/51457585 一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) ...
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 ...
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Deep Q Network(DQN)原理解析
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【强化学习】DQN 算法改进
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 ...