原文:Deep Q-Network 學習筆記(二)—— Q-Learning與神經網絡結合使用(有代碼實現)

參考資料: https: morvanzhou.github.io 非常感謝莫煩老師的教程 http: mnemstudio.org path finding q learning tutorial.htm http: www.cnblogs.com dragonir p .html 這篇文章也是用非常簡單的說明將Q Learning 的過程給講解清楚了 http: www.cnblogs.com ...

2017-06-16 17:35 4 7067 推薦指數:

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論文筆記之:Deep Attention Recurrent Q-Network

   Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups   摘要:本文將 DQN 引入了 Attention 機制,使得學習更具有方向性和指導性。(前段時間做一個工作打算就這么干,誰想到,這么快就被這幾個孩子給實現了,自愧不如 ...

Mon Oct 03 23:34:00 CST 2016 0 2587
【轉】強化學習(一)Deep Q-Network

原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ 1. 前言 雖然將深度學習和增強學習結合的想法在幾年前就有人嘗試,但真正成功的開端就是DeepMind在NIPS 2013上發表的 Playing Atari ...

Fri Dec 21 19:40:00 CST 2018 0 1394
文獻筆記:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

該文章是針對Hado van Hasselt於2010年提出的Double Q-learning算法的進一步拓展,是結合了DQN網絡后,提出的關於DQN的Double Q-learning算法。該算法主要目的是修正DQN中max項所產生的過高估計問題,所謂過高估計,在前面的博客Issues ...

Tue Mar 12 03:34:00 CST 2019 0 701
論文筆記之:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind   Abstract   主流的 Q-learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上,之前是不知道是否這樣的過高估計是 common ...

Mon Jun 27 23:39:00 CST 2016 0 5332
Deep Learning專欄--強化學習Q-Learning與DQN(2)

在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程,MDP可以對強化學習的問題進行建模,Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中,我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率$P$,因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...

Fri Mar 29 23:00:00 CST 2019 0 660
 
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