【强化学习】DQN (DPG2)

最新推荐文章于 2025-08-28 23:12:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-28 23:12:53 发布 · 527 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#强化学习

DQN

基础算法

在这里插入图片描述

网络结构

DQN与普通的Q-leaning的区别之一在于使用一个DCNN来近似Q(s,a)，在论文中的一代目DQN中使用的是三个卷积层+两个全连接层

经验重放

另外一个区别在于利用了经验回放训练强化学习的学习过程，即一个经验池保存了(s,a,R,s′,done)(s,a,R,s',done)(s,a,R,s′,done)这一种五元组，

最低0.47元/天 解锁文章
强化学习（五）-Deterministic Policy Gradient (DPG) 算法及公式推导
weixin_42529756的博客
12-23 1854
强化学习连续性动作求解，使用DDPG，输出确定性动作a .使用两个actor和critic来改进模型训练
强化学习-DPG
gaotihong的博客
05-25 752
DPG 包含两个网络： 策略网络：控制action运动，故为actor，根据状态s做出决策a； 价值网络：不控制action，基于状态s，给a打分，从而指导决策网络做出改进。Critic/ 策略网络：属于确定性函数。Theta是网络函数。 其输入为s，输出不是概率分布，而是一个具体的动作a。给定s，输出的a是确定的，没有随机性。本例中，a是二维的，自由度为2。注意，a，不是说有两个动作，而是有很多动作。 可以为实数，或者向量。 价值网络：w为参数。基于s评价a的好坏。输出为实数，对动作a
DQN（深度Q网络）：深度强化学习的里程碑式突破
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
08-28 1202
DQN深度Q网络）是DeepMind在2013年提出的一种开创性深度强化学习算法，它成功地将深度学习与Q-learning相结合，实现了直接从高维感官输入（如Atari游戏的像素）学习控制策略。DQN的核心突破在于它无需手工设计特征，就能在多种任务中达到或超越人类水平的表现🎮。DQN的出现解决了传统强化学习算法在处理高维状态空间时面临的“维度灾难”问题。通过使用深度神经网络作为函数逼近器，DQN能够处理复杂的感知数据，并从中学习有效的控制策略。
【强化学习】部分基础知识（DPG 1）
Flanoc的博客
12-28 1235
Method Value-Based(actor) step1: 将神经网络作为actor step2: 衡量actor的好坏 step3: 选择最好的actor Policy-Based(Critic) Critic: 用来评估actor State value function(V): 在看到某一个状态state的时候预期能够得到的累积收益Estimation of V: Monte-Carlo(MC): critic会观察actor π\piπ 玩游戏的整个过程, 具有不确定性，较大的方差，但结果无
强化学习笔记：连续控制 & 确定策略梯度DPG
qq_40206371的博客
05-29 2090
1 离散控制与连续控制 之前的无论是DQN,Q-learning,A2C,REINFORCEMENT,SARSA什么的，都是针对离散动作空间，不能直接解决连续控制问题。 考虑这样一个问题：我们需要控制一只机械手臂，完成某些任务，获取奖励。机械 手臂有两个关节，分别可以在 [0◦, 360◦] 与 [0◦, 180◦] 的范围内转动。这个问题的自由度 是 d = 2，动作是二维向量，动作空间是连续集合 A = [0, 360] × [0, 1...
【强化学习】确定性策略梯度算法DPG与DDPG
weixin_49784378的博客
08-23 886
本文介绍了确定性策略梯度方法（DPG/DDPG）及其实现。DPG通过确定性策略直接输出连续动作值，与随机策略不同。DDPG在DPG基础上结合深度网络，采用软更新机制更新目标网络。文章详细说明了网络结构（Actor-Critic）、更新公式、off-policy特性以及行为策略的探索方法，并提供了完整的DDPG代码实现和在OpenAI Gym环境中的测试示例。该方法通过添加噪声进行探索，适用于连续动作空间问题。
深度强化学习主流算法介绍（二）：DPG系列
lllzzzhhh2589的记录
01-23 7762
之前的文章可以看这里 深度强化学习主流算法介绍（一）：DQN系列 相关论文在这里 开始介绍DPG之前，先回顾下DQN系列 DQN直接训练一个Q Network 去估计每个离散动作的Q值，使用时选择Q值大的动作去执行（贪婪策略） DQN可以处理每个离散的动作，对于连续动作空间上，虽然可以细分步长转化为更多的离散动作来做，但效果不好且训练成本倍增，由此学者们想到了Policy Gradient 确定策略梯度。 一、PG Policy Gradient 策略梯度算法是一种更为直接的方法，它让神经网络直接输出策
dpg learning 和q_【强化学习】DPG, DQN与DDPG
weixin_28902341的博客
12-24 1290
(由于最近研究方向从CV转到了RL，得从头学RL的知识。所以这段时间我会整理一些RL中非常经典的论文，在给我自己整理思路的同时，也分享给大家。)写在前面今天主要介绍三篇RL中非常重要的论文：DPG (Deterministic Policy Gradient)为什么要将这三篇放在一起介绍呢？因为DDPG其实是在DPG之上，加入了DQN的idea，而形成的文章(从名字也能看出来，在DPG前面加上DQ...
Python强化学习算法实战：Q-Learning、SARSA、DQN与DPG解析
描述：“强化学习python代码，notebook 各个强化学习热门代码实现 q-learning sarsa dqn dpg 算法详解 只供参考”描述了文件内容的具体细节。描述指出notebook中包含了多个热门的强化学习算法的实现。这些算法分别是...
【深度强化学习】基于DQN及变种算法的智能决策系统设计：强化学习在复杂环境下的应用与优化了文档的主要内容
05-09
而基于确定性策略的方法，例如确定性策略梯度（DPG）、深度确定性策略梯度（DDPG）和双延迟策略更新（TD3），则是直接学习确定性策略的参数。基于随机策略的方法则涉及到使用神经网络来近似随机策略的概率分布。 ...
强化学习-6 DDPG、PPO、SAC算法
cezyzhao的博客
07-05 2173
ddpg ppo sac 算法
LunarLander-v2_DeepRL:基于OpenAI LunarLander-v2 DeepRL的解决方案（DQN，DuallingDQN，D3QN）
04-20
基于OpenAI LunarLander-v2 DeepRL的解决方案 使用深度Q网络（DQN），决斗DQN和决斗双DQN（D3QN） 在硕士论文“基于DeepRL的室内移动机器人导航运动计划”的制定下进行的调查@ @系统与机器人研究所-科英布拉大学（ISR-UC） 软件/要求 模块 软件/硬件 Python IDE 皮查姆 深度学习库 Tensorflow + Keras 显卡 GeForce MX 250 口译员 Python 3.8 Python环境 水蟒 配套 requirements.txt 要设置Pycharm + Anaconda + GPU，请在查阅设置文件。 要导入所需的包 ，请在项目环境终端中输入以下说明： 点安装-r requirements.txt :warning: 警告 :warning: 培训生成一个，该跟踪达到环境要求的网络模型（“ tf”和.h5格式）。 此外，还将
强化学习-07--DPG、DDPG
weixin_45650561的博客
11-11 1330
DPG、DDPG
深度强化学习（Double DQN）
YuZhou的博客
11-28 527
深度强化学习（Double DQN）
【深度强化学习】Double DQN 算法
qq_40718185的博客
12-17 1024
Double DQN（Double Deep Q-Network）算法的主要好处在于缓解 DQN 在估计 Q-value 时可能出现的过高估计问题。Double DQN 的核心目标是通过引入目标网络来减轻 DQN 中 Q-value 过高估计的问题。总体而言，Double DQN 通过引入目标网络，使得 Q-value 估计更加准确，提高了在深度强化学习任务中的性能表现，尤其在。Double DQN 保留了 DQN 的其他优势，例如经验回放和目标网络，这些优势有助于提高算法的性能和稳定性。
双重DQN：解决过估计问题的优化方案
AI天才研究院
05-04 871
1. 背景介绍 强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了显著的成果。在RL中，智能体通过与环境进行交互，不断学习并优化其策略，以最大化长期累积奖励。Deep Q-Network (DQN) 作为一种基于值函数的深度强化学习算法，通过深度神经网络逼近最优
深度Q网络：DQN与DoubleDQN
AI架构师小马
04-30 694
1. 背景介绍 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 近年来取得了显著的进展，其结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，在诸多领域取得了突破性的成果。其中，深度Q网络 (Deep Q-Network, DQN) 作为 DRL 中的经典算法之一，在 Atari 游戏等任务上取得了超越人类水平的表现。
深度学习和dqn_深度Q学习方面的改进：双重DQN决斗，优先体验重播和固定…
cumian9828的博客
07-26 1853
深度学习和dqnby Thomas Simonini 通过托马斯·西蒙尼(Thomas Simonini) 深度Q学习方面的改进：双重DQN，优先体验重播和固定Q目标 (Improvements in Deep Q Learning: Dueling Double DQN, Prioritized Experience Replay, and fixed Q-targets) This art...
强化学习2(dqn)
qq_276982536的博客
01-06 451
说一下看了博客和论文后，在实现算法过程中有哪些疑问与答案。 1，离散表格形式的强化学习重点 强化学习更新表格时，每走一步都要更新表格，但是在一开始时，表格数值都为0，因此一般前面的很多行动都无法更新表格中的值，最后只会更新胜利或失败的前一步行为的表格中的值。在下一轮游戏中，若在胜利前走了上一轮更新的那个格子的值，则可以更新前前一步的值。这样不断积累就会将表格中所有值填上。 比如胜利的位置是在......
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值