本文的相关链接： github上DQN代码的环境搭建，及运行 Human Level Control through Deep Reinforcement Learning conda配置 经验池的引入算是DQN算法的一个重要贡献，而且experience replay buffer本身也是算法中比较核心的部分，并且该部分实现起来也是比较困难的，尤其是一个比较好的 速度不太慢的实现。为此，在本博客 ...
2020-11-23 13:21 4 1356 推荐指数：
一、Play it again: reactivation of waking experience and memory（Trends in Neurosciences 2010） 来自啮齿动物的越来越多的证据表明，称为尖波/波纹（SWR）的网络事件在海马体依赖性记忆巩固中起着关键作用 ...
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 ...
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 ...
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 ...
在强化学习（十）Double DQN (DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上，对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized ...
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 ...
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 ...
