【文章推薦】深度強化學習介紹【PPT】 Human-level control through deep reinforcement learning （DQN）

原文：深度強化學習介紹【PPT】 Human-level control through deep reinforcement learning （DQN）

這個是平時在實驗室講reinforcement learning 的時候用到PPT，交期末作業匯報都是一直用的這個，覺得比較不錯，保存一下，也為分享，最早該PPT源於師弟匯報所做。 ...

2019-03-10 15:31 0 918 推薦指數：

github上DQN代碼的環境搭建，及運行（Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning）conda配置

最近師弟在做DQN的實驗，由於是強化學習方面的東西，正好和我現在的研究方向一樣於是我便幫忙跑了跑實驗，於是就有了今天的這個內容。首先在github上進行搜尋，如下圖：發現第一個星數最多，而且遠高於其它的項目，於是拉取這個鏈接： https://github.com ...

深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）入門：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

轉自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 過去的一段時間在深度強化學習領域投入了不少精力，工作中也在應用DRL解決業務問題。子曰：溫故而知新，在進一步深入研究和應用DRL前，階段性的整理下相關知識點。本文集中在DRL的model-free方法 ...

【資料總結】| Deep Reinforcement Learning 深度強化學習

　　在機器學習中，我們經常會分類為有監督學習和無監督學習，但是嘗嘗會忽略一個重要的分支，強化學習。有監督學習和無監督學習非常好去區分，學習的目標，有無標簽等都是區分標准。如果說監督學習的目標是預測，那么強化學習就是決策，它通過對周圍的環境不斷的更新狀態，給出獎勵或者懲罰的措施，來不斷調整並給出 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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