强化学习（四）—— DQN系列（DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等）
1 概述 在之前介绍的几种方法，我们对值函数一直有一个很大的限制，那就是它们需要用表格的形式表示。虽说表格形式对于求解有很大的帮助，但它也有自己的缺点。如果问题的状态和行动的空间非常大，使用表格 ...
原文：强化学习 9 —— DQN 改进算法DDQN、Dueling DQN tensorflow 2.0 实现
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 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 来计算有没有问题 很显然，是有问题的，这是因为Q Learning 本身固有的缺陷 过估计 过估计是指估计得值函数比真实值函数要大，其根源 ...
2020-09-06 20:59 0 932 推荐指数：
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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 ...
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强化学习算法实例DQN代码PyTorch实现
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 ...
强化学习入门笔记系列——DQN算法
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- ...
强化学习算法之DQN算法中的经验池的实现，experience_replay_buffer部分的实现
------------------------------------------------------------------ 经验池的引入算是DQN算法的一个重要贡献，而且 ...