【轉】【強化學習】Deep Q Network(DQN)算法詳解
，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6的飛起，其中fladdy bird這 ...
原文：DQN算法原理詳解
一 概述 強化學習算法可以分為三大類：value based, policy based 和 actor critic。 常見的是以DQN為代表的value based算法，這種算法中只有一個值函數網絡，沒有policy網絡，以及以DDPG,TRPO為代表的actor critic算法，這種算法中既有值函數網絡，又有policy網絡。 說到DQN中有值函數網絡，這里簡單介紹一下強化學習中的一個概 ...
2019-05-22 21:27 1 2490 推薦指數：
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轉載出處http://blog.csdn.net/tanggao1314/article/details/51457585 一.概念 哈希表就是一種以 鍵-值(key-indexed) ...
DQN
DQN簡介 DQN，全稱Deep Q Network，是一種融合了神經網絡和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 ...
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通過《圖像局部不變性特征與描述》學習SIFT，遇到各種Issue，總結了這篇博客和另外九篇博客。感謝關注，希望可以互相學習，不斷提升。轉載請注明鏈接：https://www.cnblogs.com/A ...
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粉紅色：不會。 黃色：重點。 1.為什么要使用神經網絡 我們使用表格來存儲每一個狀態 state, 和在這個 state 每個行為 action 所擁有的 Q 值. 而當今問題是在太復雜, ...
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 ...
【強化學習】DQN 算法改進
DQN 算法改進 （一）Dueling DQN Dueling DQN 是一種基於 DQN 的改進算法。主要突破點：利用模型結構將值函數表示成更加細致的形式，這使得模型能夠擁有更好的表現。下面給出公式，並定義一個新的變量： \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...