原文:DQN-深度Q網絡

深度Q網絡是用深度學習來解決強化中Q學習的問題,可以先了解一下Q學習的過程是一個怎樣的過程,實際上就是不斷的試錯,從試錯的經驗之中尋找最優解 關於Q學習,我看到一個非常好的例子,另外知乎上面也有相關的討論 其實早在 年的時候,deepmind出來了第一篇用深度學習來解決Q學習的問題的paper,那個時候deepmind還不夠火,和一般的Q學習不同的是,由於 年Alex率先用CNN解決圖像中的hig ...

2018-05-05 18:31 0 2877 推薦指數:

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DQN(Deep Q-learning)入門教程(五)之DQN介紹

簡介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入門教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我們使用Q-Table來儲存state與action之間的q值,那么這樣有什么不足呢?我們可以將問題的稍微復雜化一點 ...

Sun May 31 01:04:00 CST 2020 0 6034
Deep Q Network(DQN)原理解析

1. 前言 在前面的章節中我們介紹了時序差分算法(TD)和Q-Learning,當狀態和動作空間是離散且維數不高時可使用Q-Table儲存每個狀態動作對的Q值,而當狀態和動作空間是高維連續時,使用Q-Table不動作空間和狀態太大十分困難。所以論文Human-level control ...

Thu Sep 19 19:08:00 CST 2019 0 1302
Deep Learning專欄--強化學習之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$P$, ...

Fri Mar 29 23:00:00 CST 2019 0 660
DQN(Deep Q-learning)入門教程(零)之教程介紹

簡介 DQN入門系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html 本來呢,在上一個系列數據挖掘入門系列博客中,我是准備寫數據挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越寫越偏,寫到了神經網絡深度學習去了。在我寫完數據挖掘博客 ...

Sun May 24 07:32:00 CST 2020 0 1353
強化學習 7——Deep Q-Learning(DQN)公式推導

上篇文章強化學習——狀態價值函數逼近介紹了價值函數逼近(Value Function Approximation,VFA)的理論,本篇文章介紹大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 團隊在2015年提出的算法,對於強化學習訓練苦難問題,其開創性的提出了兩個解決辦法,在atari游戲 ...

Mon Sep 07 04:56:00 CST 2020 0 1999
強化學習系列之:Deep Q Network (DQN)

文章目錄 [隱藏] 1. 強化學習和深度學習結合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后續發展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network ...

Wed Aug 29 03:49:00 CST 2018 0 2998
DQN

DQN簡介   DQN,全稱Deep Q Network,是一種融合了神經網絡Q-learning的方法。這種新型結構突破了傳統強化學習的瓶頸,下面具體介紹: 神經網絡的作用   傳統強化學習使用表格形式來存儲每一個狀態state和狀態對應的action的Q值,例如下表表示狀態s1對應 ...

Sat Dec 04 01:15:00 CST 2021 0 100
 
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