论文学习 DQN Nature 2015

最新推荐文章于 2025-12-06 17:00:00 发布
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#学习

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。
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 3345
读一读学术论文~
毕业论文【2】——DQN
weixin_42447161的博客
03-08 688
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 2225
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 2856
（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 1967
【 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论文笔记：Human-level control through deep reinforcement learning
m0_73093950的博客
11-20 989
Google DeepMind团队2015年在《Nature》发表的论文提出了一种深度Q网络(DQN)，首次实现AI在多种Atari游戏中达到人类水平的性能。该模型将Q-learning与深度卷积神经网络结合，直接从像素输入学习控制策略，无需人工特征设计。通过创新性地采用经验回放和目标网络机制，解决了传统方法的稳定性问题。
深度强化学习——DQN算法原理
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weixin_44732379的博客
11-14 6万+
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。
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...
探索 10bit 100MS/s 流水线Pipelined ADC电路：0.18um工艺下的宝藏学习资源
最新发布
qq__27699885的博客
12-06 236
10bit 100MS/s 流水线Pipelined ADC电路，采用0.18um工艺，直接可以用，直接可以跑仿真，包含实际电路和各模块的测试电路，有效位9.5bit，适合学习。最近在研究ADC电路相关内容，发现了一个超赞的 10bit 100MS/s 流水线Pipelined ADC电路，基于0.18um工艺设计，简直就是学习ADC的神器，必须来和大家分享分享。
【AI学习-comfyUI学习-第十二节-FLUX局部重绘工作流-各个部分学习-第十二节】
qq_22146161的博客
12-02 862
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。加载图像这就是上传的那张桥墩照片没问题这也算各一个开始吧，我也在学习摸索中。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 869
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
Lua学习记录（5） --- Lua中的协同程序 也称线程Coroutine的介绍
FAREWELL00075的博客
12-01 927
本文介绍了Lua中协程的基本概念和使用方法。主要内容包括：1）Lua协程需要通过创建、激活才能执行，不同于C#的自动执行；2）协程的两种创建方式（create和wrap）及其对应的调用方法；3）协程的四种状态（suspended、running、dead、normal）；4）协程可持续执行的特点，通过yield挂起和resume恢复实现分段执行。文章还比较了Lua与C#协程的区别，并提供了详细的代码示例说明协程的创建、调用和执行过程。
算法题归类学习
qq_43751506的博客
12-05 250
删除排序链表中的重复元素II（LeetCode 82） - 全删除。删除排序链表中的重复元素（LeetCode 83） - 保留一个。删除链表的倒数第N个结点（LeetCode 19） - 快慢指针。二叉树的最大深度（LeetCode 104） - DFS/BFS。二叉树的最近公共祖先（LeetCode 236） - 递归查找。二叉树的层序遍历（LeetCode 102） - BFS队列。二叉树的中序遍历（LeetCode 94） - 递归/迭代。环形链表（LeetCode 141） - 快慢指针判环。
C++基础：Stanford CS106L学习笔记 1 类型与结构
WM2101的博客
12-02 329
本文介绍了C++的类型系统和结构体特性。在类型系统方面，C++采用静态类型，变量类型一旦确定不可更改，与Python的动态类型形成对比。静态类型能提高效率并减少运行时错误。文章还介绍了using类型别名、auto类型推断以及函数重载等现代类型特性。在结构体方面，展示了如何定义和使用结构体，以及使用std::pair模板简化多值返回的实现方式。通过对比Python和C++的代码示例，突出了C++在类型安全性和编译时检查方面的优势。
vite学习
qq_41549657的博客
12-04 550
核心优势极速开发启动：开发阶段不打包，直接让浏览器加载原生ESM,配合ebuild预购建第三方依赖，启动时间从webpack的秒级变为毫秒级热更新（HMR）快:只更新修改的模块，而非全量重建，大型项目热更新耗时<10ms按需编译：开发阶段仅编译当前请求的模块，而非全量打包内置对Typescript、JSX、CSS、静态资源的支持，无需复杂配置生产环境优化：基于Rollup打包，输出高度优化的静态资源，兼顾开发销量和生产性能<docs>Vite 处理.vue。
音视频开发方向从入门到商业落地详细学习线路
ZouZou的专栏
12-01 1066
本学习线路专为大学生设计，以“C/C++为根基、FFmpeg为核心工具”，从基础理论到工程实践再到商业落地，分三阶段递进，兼顾知识系统性与实战导向，全程抛开具体应用框架，聚焦音视频开发核心能力构建。
【Prompt学习技能树地图】LangChain原理及应用操作指南
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基础层主要解决两个核心问题：模型调用的统一化和数据存储的标准化。通过抽象接口设计，为上层应用提供了稳定、可预测的编程模型。表3.2：基础层核心组件概览组件类别核心功能解决的关键问题典型实现模型抽象统一模型调用接口屏蔽不同模型API差异存储抽象统一数据访问方式标准化各类存储系统操作文档处理多格式文档加载与转换统一文档处理流程PDF、HTML、Markdown解析接口规范定义标准化调用契约确保组件间兼容性BaseLLM、VectorStore接口。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
dengdaijc的专栏
12-02 697
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
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