在上一篇文章强化学习 DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源，以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法：经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 一 环境介绍 Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 OpenAI 推出的 Gym 仿真环境， Gym 是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，了许多问题和环境 或游戏 的接口，而用户无需 ...
2020-09-06 20:58 0 1835 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 ...
前言 实例参考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改为PyTorch实现，并增加了几处优化。实现效果如下。 其中,红色方块作为探索的智能体,到达黄色圆形块reward=1,到达黑色方块区域reward=-1. 代码 ...
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 ...
------------------------------------------------------------------ 经验池的引入算是DQN算法的一个重要贡献，而且 ...
什么是DQN？ DQN是早期最经典的深度强化学习算法，作为Q-Learning算法的拓展（Q- ...
1、DQN简介 DQN 是指基于深度学习的 Q-learning 算法，主要结合了值函数近似 (Value ...
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN（Deep Q-Learning）是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合 ...
源代码：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure 在Pytorch1.4.0上解决bug后的复现版本：https://github.com/lucifer2859/DQN DQN Adventure: from Zero to State ...
