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_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 初始化经验重放buffer 设置问题的状态空间维度，动作空间维度 设置e greedy的epsilon 创建用于估计q值的Q网络，创建训练方法。 初始化tensorflow的session 三 创建神经网络 创建一个 层全连接的神经网络，hid ...
2019-06-02 21:47 0 1589 推荐指数：
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