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 ...
原文：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 初始化經驗重放buffer 設置問題的狀態空間維度，動作空間維度 設置e greedy的epsilon 創建用於估計q值的Q網絡，創建訓練方法。 初始化tensorflow的session 三 創建神經網絡 創建一個 層全連接的神經網絡，hid ...
2019-06-02 21:47 0 1589 推薦指數：
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