在上一篇文章強化學習——DQN介紹 中我們詳細介紹了DQN 的來源，以及對於強化學習難以收斂的問題DQN算法提出的兩個處理方法：經驗回放和固定目標值。這篇文章我們就用代碼來實現 DQN 算法 一、環境介紹 1、Gym 介紹 本算法以及以后文章要介紹的算法都會使用 由 \(OpenAI ...

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 ...

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 1、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 ...

本文旨在探究將PyTorch Lightning應用於激動人心的強化學習（RL）領域。在這里，我們將使用經典的倒立擺gym環境來構建一個標准的深度Q網絡（DQN）模型，以說明如何開始使用Lightning來構建RL模型。 在本文中，我們將討論： 什么是lighting以及為什么要將 ...

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什么是DQN？ DQN是早期最經典的深度強化學習算法，作為Q-Learning算法的拓展（Q- ...

1、DQN簡介 DQN 是指基於深度學習的 Q-learning 算法，主要結合了值函數近似 (Value ...

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 ...