论文学习 DQN Nature 2015

最新推荐文章于 2025-07-22 21:54:40 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CAIYUNFREEDOM/article/details/128820725
本文探讨了深度强化学习的应用，并深入研究了不同尺寸的卷积核在学习过程中的作用，包括8*8, 4*4, 和3*3的卷积核及其对应的输出维度32, 64, 64。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天看了Human-level control through deep reinforcement
learning和代码。学习了下

 

 卷子核，分别是8*8, 4*4, 3*3

输出维度分别是32，64，64

论文趣读：人工智能里程碑？回顾2015年登上Nature的DQN（全文翻译+批注）
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
10-19 3181
读一读学术论文~
毕业论文【2】——DQN
weixin_42447161的博客
03-08 653
算法的核心是数学和数据结构，手动模拟一遍算法，弄懂算法的内在含义，就能从里向外给关于此算法的内容加上“华丽的言词”。 开始正文了 接触DQN后，我的想法就是Q表格更新出大量样本，紧接着使用样本训练神经网络，待其收敛后，使用神经网络替代Q。 由于这种方式很好理解，一时间，它在我脑里根深蒂固，但我发现我和刘建平刘老师的算法步骤根本对不上，我反复阅读博客，读原paper，终究不得其解，急得我满头大汗，我甚至怀疑我自己了。 下午吃完饭前，在刘老师的博客评论里找到了我的救药，原来是我没弄懂DRL的真正含义！！
[强化学习笔记专题(二)]Nature DQN
zhkmxx930的专栏
02-19 2158
转自 我的博客 DQN (Nature) 一、 算法流程： 定义可配置参数 episode 数量 M 最大仿真时间 T，ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy参数ϵlow\epsilon_{low}ϵlow​,ϵhigh\epsilon_{high}ϵhigh​ batch size N​N​N​ 折扣率 γ\gammaγ，学习率 α\alphaα等优化器参数 ...
（零基础可以看懂）深度强化学习之DQN类算法之第2篇-2015年Nature版本的DQN（含代码）-《强化学习系列专栏第5篇》
Haitaifantuan
11-20 2761
（零基础可以看懂）深度强化学习之DQN类算法之第2篇-2015年Nature版本的DQN（含代码）-《强化学习系列专栏第5篇》背景论文原文链接介绍模型关键部分解释代码跑的结果展示代码代码复现、详细讲解及我的Github地址 背景     这一篇是DeepMind团队经过对2013版本的DQN改造后，在Nature上发表的，也就是业界称的Nature版本的DQN。这个模型和2013版本的区别是，该版本使用了两个网络，一个网络叫main network，另一个网络叫target network。 论文原文链接
◇【论文_20150225】 DQN_2015(nature) 〔Google DeepMind〕
weixin_46034116的博客
10-19 1770
【 指出本工作所属的研究领域 】强化学习理论 为 代理agents 可以如何优化它们对环境的控制提供了一种规范的解释，这深深根植于动物行为的心理学和神经科学观点。【 要实现 … 面临困难… 】然而，为了在接近现实世界复杂性的情况下成功地使用强化学习，agents 面临着一个困难的任务：它们必须从高维感官输入中获得环境的有效表示，并使用这些来将过去的经验推广到新的情境。【 该工作是受什么启发的】值得注意的是，人类和其他动物似乎通过强化学习和分层感觉处理系统。
深度强化学习——DQN算法原理
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weixin_44732379的博客
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深度Q网络与Q学习的目标价值以及价值的更新方式都非常相似。主要的不同在于：深度Q网络将Q学习与深度学习结合，用深度网络来近似动作价值函数，而Q学习则是采用表格存储；深度Q网络采用经验回放的训练方式，从历史数据中随机采样，而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。
论文理解【RL经典】 —— 【DQN】Human-level control through deep reinforcement learning
佚失的诗篇
04-13 1万+
标题：Human-level control through deep reinforcement learning 发表：Nature 2015 领域：强化学习经典（DQN系列）
深度强化学习 DQN系列论文
01-31
DQN是这个领域的一个里程碑式的工作，由Google DeepMind团队在2015年提出，使得智能体能够通过学习在复杂的环境中进行决策。本压缩包文件包含了DQN系列的论文，涵盖了DQN的基础理论、模型改进、算法优化、分层强化...
深度强化学习系列论文：DQN模型与算法的创新研究
而DQN（Deep Q-Network）是深度强化学习的一个重要里程碑，由Volodymyr Mnih等人在2015年提出，其论文《Human-level control through deep reinforcement learning》发表于Nature，标志着深度学习与强化学习结合的新...
Human-level control through deep reinforcement learning-2015 DQN论文研读
qq_38687189的博客
12-27 770
Human-level control through deep reinforcement learning-2015 DQN论文研读 DQN是强化学习的代表算法之一，它的原文是发表在Nature上的Human-level control through deep reinforcement learning，本篇博客主要从论文出发，介绍DQN的背景、算法要点、以及实验效果。 文章目录Human-level control through deep reinforcement learning-2015
DQN nature 文献
09-26
DQN Nature是一种深度强化学习算法，提出者是Mnih等（2015）。Nature DQN是对经典DQN算法的改进，通过增加目标网络和使用双网络结构来减少目标Q值计算与待更新Q网络参数之间的依赖关系，从而提高算法的稳定性。该...
【Linux】重生之从零开始学习运维之Mysql安装
qq_40427704的博客
07-21 212
【代码】【Linux】重生之从零开始学习运维之Mysql安装。
C++编程学习（第13天）
醉后不知天在水，满船清梦压星河。
07-22 522
C++的选择结构
学习小结记录
A57645467的博客
07-22 376
1、首先客户端位置是一台电脑或手机，在打开浏览器以后，比如输入http://www.zdns.cn的域名，它首先是由浏览器发起一个DNS解析请求，如果本地缓存服务器中找不到结果，则首先会向根服务器查询，根服务器里面记录的都是各个顶级域所在的服务器的位置，当向根请求http://www.zdns.cn的时候，根服务器就会返回.cn服务器的位置信息。2、递归服务器拿到.cn的权威服务器地址以后，就会寻问cn的权威服务器，知不知道http://www.zdns.cn的位置。
零基础学习性能测试第一章-为什么会有性能问题
u011537504的博客
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【51单片机学习】LED、独立按键
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