【强化学习】DQN (DPG2)

最新推荐文章于 2025-03-12 16:43:06 发布
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分类专栏： DPG 文章标签： 强化学习
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版权

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 ′ , d o n e ) (s,a,R,s',done) (s,a,R,s′,do

最低0.47元/天 解锁文章
双重DQN：解决过估计问题的优化方案
AI天才研究院
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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
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-DPG
gaotihong的博客
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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
【强化学习】03.DQN
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songxia928_928的博客
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深度 Q 学习（Deep Q - Learning，简称 DQN）是强化学习领域中结合了与的算法。其核心目标在于借助深度神经网络来近似 Q 函数，从而克服传统 Q - Learning 在处理大规模或连续状态空间时所面临的计算难题。DQN 的核心思想是采用深度神经网络（通常为卷积神经网络或者多层感知机）作为函数逼近器，用以估计动作 - 值函数（action - value function），也就是 Q 函数。该网络的输入为环境的状态，输出则是每个可能动作的预期奖励。
【强化学习】部分基础知识（DPG 1）
Flanoc的博客
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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 1794
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（五）-Deterministic Policy Gradient (DPG) 算法及公式推导
weixin_42529756的博客
12-23 1625
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
深度强化学习主流算法介绍（二）：DPG系列
lllzzzhhh2589的记录
01-23 7459
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
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(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...
【强化学习】确定性策略强化学习-DPG&DDPG算法推导及分析
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一、DGP推导 本篇介绍确定性策略梯度算法，该算法主要用于off-policy（on-policy也能用）。在DQN等值函数估计算法中，最终策略的形式是需要对动作状态值函数取极大a=argmaxa′Q(s,a′)a={\rm argmax}_{a'}Q(s,a')a=argmaxa′​Q(s,a′)，这种方法只能用在有限的离散动作空间中，无法应用在较大离散空间或...
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深度强化学习（Double DQN）
【深度强化学习】Double DQN 算法
qq_40718185的博客
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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。
深度Q网络：DQN与DoubleDQN
AI智能涌现深度研究
04-30 558
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…
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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)
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01-06 405
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......
DQN——Deep Q Network
weixin_44548214的博客
05-01 2003
1、什么是DQN？ DQN是通过多个Q-learning来训练卷积神经网络从而实现高维输入任务的策略控制。神经网络的返回值是Q(s, a)。 2、DQN是value based 还是policy based？ 是value-based，DQN是根据估计的动作价值函数选择动作的。而policy based是参数化策略然后最大化性能指标的办法。 3、DQN是on-policy还是off-policy?...
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