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DQN

深度Q神经网络(DQN)

有了上节课值函数近似的铺垫，这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢，为什么一定要有神经网络的参与呢，AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情，而人类的世界是很复杂的，很抽象的，不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型，所以你需要上百万甚至不止的数据，那么，你从哪得到 ......
神经网络 深度 神经 网络 DQN

强化学习Q-Learning和DQN算法

1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下： 初始化一个Q-table。 在当前状态\(s\)选择一个动作\(a\)。 执行动作\(a\)，转移到新的状态\(s' ......
算法 Q-Learning Learning DQN

Deep Exploration via Bootstrapped DQN

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NIPS 2016 Abstract 有效的探索仍然是强化学习（RL）的主要挑战。常见的探索抖动策略，如ε-贪婪，不进行时间扩展（或深度）探索；这可能导致数据需求呈指数级增长。然而，在复杂的环境中，大多数用于统计有效RL的算法在计算上是不 ......
Bootstrapped Exploration Deep DQN via

深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现

# 深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现 ## 1 Q-Learning 算法 ### 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning ......
深度 原理 network 网络 deep

强化学习——DQN算法

1、DQN算法介绍 DQN算与sarsa算法和Q-learning算法类似，对于sarsa和Q-learning，我们使用一个Q矩阵，记录所有的state（状态）和action（动作）的价值，不断学习更新，最后使得机器选择在某种状态下，价值最高的action进行行动。但是当state和action的 ......
算法 DQN

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作步骤：智能体`agen ......
深度 DQN-Cart 案例 基础 网络

深度Q网络：DQN项目实战CartPole-v0

摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP ......
CartPole-v 实战 深度 CartPole 项目

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
DQN 分布式 深度 常见问题 常见

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0

# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基 ......
CartPole-v 实战 深度 CartPole 案例

强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解

# 强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解 # 1.DQN详解 ## 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中，我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中，需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值，即一个大小为 $[状态个数，动作个数]$ 的二 ......
Actor-Critic 基础 Critic Actor DQN

基于深度强化学习(DQN)的迷宫寻路算法

QLearning方法有着明显的局限性，当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值，而当状态和动作时高维连续时，该方法便不太适用。可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题，通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值。DL是解决参数学习的有效方法，可以通过引进D ......
迷宫 算法 深度 DQN

使用Pytorch实现强化学习——DQN算法

使用Pytorch实现强化学习——DQN算法 强化学习的主要构成 强化学习主要由两部分组成：智能体（agent）和环境（env）。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境里面获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action）。然后这个动作会在环境之中被执行，环境会根据智能体采取 ......
算法 Pytorch DQN
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