Deep Reinforcement Learning （paper reading notes）

最新推荐文章于 2020-03-30 18:13:31 发布
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#DRLearning

本文介绍了一种结合深度Q网络与强化学习的方法应用于移动机器人的路径规划。通过利用深度Q网络来处理原始RGB图像作为状态输入，并输出对应的动作Q值，实现了无需人工特征提取的过程。该方法采用经验回放机制来提高学习效率。
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1.Application of Deep Reinforcement Learning in Mobie Robot Path Planning

  1. 传统RL方法依赖于人工提取特征，本文在强化学习的基础上加入深度Q网络（a Deep Q Network）。通过深度Q网络训练状态函数，并输出每个动作相对应的Q。
  2. 深度Q网络模型：
    状态：从环境中采集的原始RGB图像。
    动作：机器人可能的移动，即前后左右。
  3. a Deep Q Network(DQN):
    融合深度学习和强化学习。
    深度学习:负责表示马尔科夫决策过程的状态。
    强化学习:负责把控学习方向。
    DQN 算法的主要做法是 Experience Replay(经验回放机制)，其将系统探索环境得到的数据储存起来，然后随机采样样本更新深度神经网络的参数。
  4. Q-Learning:
    reward值矩阵R，矩阵Q，状态s（图节点），行为a（图中边）。
    随机选取状态s和行为a，使用矩阵R，更新矩阵Q。多次计算，最终得到矩阵Q，根据Q即可计算最优路径。![h](https://pic2.zhimg.com/80/e6905f69595ed51e9a406a47603d49ef_hd.jpg)

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