原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是將深度學習deeplearning與強化學習reinforcementlearning相結合 ...
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 .html 目錄 .達到的目的 .思路 . .強化學習 RL Reinforcement Learing . .深度學習 卷積神經網絡CNN .踩過的坑 .代碼實現 python . ...
2019-05-06 21:17 0 4671 推薦指數:
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是將深度學習deeplearning與強化學習reinforcementlearning相結合 ...
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 ...
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 ...
iteration 應用到解決強化學習的問題上。為了將轉移概率以逼近實際情況的方式計算出來,基於value ...
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 ...
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 ...
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 ...
在DQN(Deep Q-learning)入門教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird中,我們使用q-learning算法去對Flappy Bird進行強化學習,而在這篇博客中我們將使用神經網絡模型來代替Q-table,關於DQN的介紹,可以參考我前一篇博客:DQN ...