强化学习(二) —— DQN深度强化学习网络

最新推荐文章于 2025-02-25 11:03:34 发布
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文章标签： 强化学习 DQN
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DQN，Deep Q Network, 是融合了Q-learning和神经网络的方法

 

 

传统Q-learning的瓶颈

使用Q-table这样一个表格来存储state和action的Q值，在复杂的情境下，状态可以多到比天上的星星还要多，如果全用表格来存储，计算机是存储不下的。并且在如此巨大的表格中搜索对应状态也是一种很耗时的事情

不过神经网络对这类事情很在行，我们将状态和动作当作神经网络的输入值，经过神经网络分析后，得到动作的Q值，这样我们就不需要用表格记录Q值了

我们也可以只输入状态值，输出所有的动作值，然后按照Q-learning的原则，直接选择最大值的动作作为下一个动作

 

那在强化学习中，神经网络是如何被训练的呢

 

 

DQN效果强大的两大因素

①Experience replay

     记忆库

 ②Fixed Q-targets

 

hxxjxw
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