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 ...
原文：【轉】【強化學習】Deep Q Network(DQN)算法詳解
原文地址：https: blog.csdn.net qq article details DQN Deep Q Learning 是將深度學習deeplearning與強化學習reinforcementlearning相結合，實現了從感知到動作的端到端的革命性算法。使用DQN玩游戲的話簡直 的飛起，其中fladdy bird這個游戲就已經被DQN玩壞了。當我們的Q table他過於龐大無法建立的話 ...
2018-12-21 12:41 0 3280 推薦指數：
相關推薦
【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 ...
深度強化學習（DQN-Deep Q Network）之應用-Flappy Bird
深度強化學習（DQN-Deep Q Network）之應用-Flappy Bird 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p ...
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$P$，因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...
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 ...
強化學習_Deep Q Learning(DQN)_代碼解析
Deep Q Learning 使用gym的CartPole作為環境，使用QDN解決離散動作空間的問題。 一、導入需要的包和定義超參數 二、DQN構造函數 1、初始化經驗重放buffer； 2、設置問題的狀態空間維度，動作空間維度； 3、設置e-greedy ...
強化學習（九）Deep Q-Learning進階之Nature DQN
在強化學習（八）價值函數的近似表示與Deep Q-Learning中，我們講到了Deep Q-Learning（NIPS 2013）的算法和代碼，在這個算法基礎上，有很多Deep Q-Learning(以下簡稱DQN)的改進版，今天我們來討論DQN的第一個改進版Nature DQN ...
DQN（Deep Q-learning）入門教程（一）之強化學習介紹
什么是強化學習？ 強化學習（Reinforcement learning，簡稱RL）是和監督學習，非監督學習並列的第三種機器學習方法，如下圖示： 首先讓我們舉一個小時候的例子： 你現在在家，有兩個動作選擇：打游戲和讀書。如果選擇打游戲的話，你就跑到了網吧，選擇讀書的話，就坐在了書桌 ...