強化學習（四）—— DQN系列（DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等）
1 概述 在之前介紹的幾種方法，我們對值函數一直有一個很大的限制，那就是它們需要用表格的形式表示。雖說表格形式對於求解有很大的幫助，但它也有自己的缺點。如果問題的狀態和行動的空間非常大，使用表格 ...
原文：強化學習 9 —— DQN 改進算法DDQN、Dueling DQN tensorflow 2.0 實現
上篇文章強化學習 詳解 DQN 算法我們介紹了 DQN 算法，但是 DQN 還存在一些問題，本篇文章介紹針對 DQN 的問題的改進算法 一 Double DQN 算法 算法介紹 DQN的問題有：目標 Q 值 Q Target 計算是否准確 全部通過 max Q 來計算有沒有問題 很顯然，是有問題的，這是因為Q Learning 本身固有的缺陷 過估計 過估計是指估計得值函數比真實值函數要大，其根源 ...
2020-09-06 20:59 0 932 推薦指數：
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前言 實例參考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改為PyTorch實現，並增加了幾處優化。實現效果如下。 其中,紅色方塊作為探索的智能體,到達黃色圓形塊reward=1,到達黑色方塊區域reward=-1. 代碼 ...
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