本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 DDPG算法基本概念 ...
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 DQN算法基本原理 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 Learni ...
2020-11-03 23:48 0 387 推荐指数:
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 DDPG算法基本概念 ...
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 策略梯度相关概念 ...
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 ...
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 论文地址 DQN 笔记 这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处: DL ...
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 ...
文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network ...
程序主循环 环境模块maze_env.py DQN模型RL_brain ...
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 1、Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI ...