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 ...
原文：DQN中的ReplayBuffer和TargetNetwork有什么好處？
Intro 眾所周知，在 年，Deepmind使用DQN刷新了強化學習在Atari游戲上的SOTA記錄。使DQN成為當年的SOTA，主要依靠兩大利器：ReplayBuffer和TargetNetwork。 ReplayBuffer 采樣與更新是這樣的： 更新是在采樣中的，更新和采樣靠replayBuffer進行聯系。連續多次采樣，當采樣數量每達到一次閾值，則進行一次更新。采樣得到的樣本扔進Repl ...
2020-11-17 15:18 0 652 推薦指數：
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