《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 》 论文阅读笔记和分析（DQN 2013版）

最新推荐文章于 2022-09-02 23:15:29 发布
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#DQN #强化学习

本文探讨了深度学习(DL)难以直接应用于强化学习(RL)的原因，包括两者对训练数据的不同需求、样本间的相关性差异及数据概率分布的变化。这些区别揭示了从监督学习到非监督学习转变的技术挑战。

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DL难以应用于RL的原因

  1. 标签：DL需要大量标签好的训练集，而RL在一个具有延迟性、噪声、稀疏性的标量reward signal中学习。这种延迟存在于action 和其reward之中，使得难以建立出类似监督学习中输入与目标的直接关联
  2. 相关性：DL中的样本数据之间是不互相影响的，而RL 的state序列是高度相关性的（因此导致其样本也是高度相关性的）。
  3. 概率分布：DL中的数据分布概率是固定的，而RL中的数据分布概率随着学习的策略而改变。
深度强化学习研究笔记（3）——Deep Q-Network（DQN）（DQN问题引入，建模，一个Python小例子）
越野者的博客
03-26 5871
文章目录1. DQN问题描述 1. DQN问题描述 传统Q-learning方法难以处理真实场景下的高维数据，将大量的state和QQQ value存储在内存中会导致计算复杂。于是有研究者想到利用深度神经网络（DNN）来高维数据的强化学习问题，其核心思想是利用价值函数的近似（Value Function Approximation）求解，通过深度神经网络来表示QQQ值的近似分布。下图描述了如何利用...
RL 笔记 从 Q-learning 、Sarsa 到 DQN
weixin_43146899的博客
03-01 1015
RL 笔记 从 Q-learning 、Sarsa 到 DQN Q-Learning Q-Learning 是一个强化学习中一个很经典的算法，就是用一张表存储在各个状态下执行各种动作能够带来的 reward，如下表表示了有两个状态 s1,s2 每个状态下有两个动作 a1,a2 表格里面的值表示在对应状态下采取动作之后的 reward - a1 a2 s1 -1 2 s2 -5 2 这个表示实际上就叫做 Q-Table，里面的每个值定义为 Q(s,a) 表示在状态 s下执行动作 a
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
03-26
使用深度增强学习玩Atari游戏，不错的论文，值得一看，想快下
【论文翻译】Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
weixin_40523230的博客
10-18 7893
摘要：我们第一个提出了"利用强化学习从高维输入中直接学习控制策略"的深度学习模型。该模型是一个卷积神经网络，经过Q-learning训练，输入为原始像素，输出为：“用来估计未来reward”的值函数。我们将我们的方法应用于游戏环境下的7款atari 2600游戏，没有调整过架构或学习算法。我们发现它在6个游戏中超越了所有以前的方法，并且在3个游戏中超过了人类专家。 1 . Introduct...
强化学习论文研读（二）——Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
星之所望的博客
01-29 911
DQN系列算法的开山之作，这里的dqn通常称为NIPS-DQN，后来还有nature-DQN，更加好用。 论文的一些理解 Q-Learning的伪代码： NIPS-DQN的伪代码： 有以下几个关键点： 一是图像的处理： 将图像压缩成灰度图 将图像降低分辨率 对图像进行裁剪，只保留中间有动作的部分，去不无用的边缘 对视频进行关键帧采样，不用每帧都处理 用多个关键帧组成输入，表述完整的动态过程。比如每次输入使用4个关键帧 所有奖励都剪裁成
论文学习——Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
xianyuqishi的博客
09-02 755
论文学习——Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
看DeepMind如何用Reinforcement learning玩游戏
aihali的专栏
04-07 1565
说到机器学习最酷的分支，非Deep learning和Reinforcement learning莫属（以下分别简称DL和RL）。这两者不仅在实际应用中表现的很酷，在机器学习理论中也有不俗的表现。DeepMind工作人员合两者之精髓，在Stella模拟机上让机器自己玩了7个Atari 2600的游戏，结果是玩的冲出美洲，走向世界，超越了物种的局限。不仅战胜了其他机器人，甚至在其中3个游戏中超越
论文笔记1：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs
uuummmimiii的博客
05-27 2770
参考资料： 鼻祖论文： Playing Atari with Deep Reinforcement Learning Human-level control through deep reinforcement learning. 论文笔记之：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 最近老师让看一写DQN...
强化学习算法学习汇总笔记 (一) — Q-learning、Sarsa、DQN、Policy Gradients
Hansry的博客
06-25 5774
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DQN（Deep Q-learning）从入门到放弃笔记
叶强的博客
07-27 1万+
DQN（Deep Q-learning）从入门到放弃笔记
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning（DQN）文献翻译.pdf
06-11
文献翻译，格式做的比较认真，公式图片都做了翻译，格式符合规范。适用于作业，课设，毕设文献翻译
强化学习入门必读论文（DQN相关）
05-05
整理了强化学习入门时必看的论文，主要是有关DQN算法的，致力于强化学习的小伙伴应该必看这些论文的
[DQN] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
超级超级小天才的博客
06-01 823
论文链接：https://arxiv.org/abs/1312.5602 引用：Mnih V, Kavukcuoglu K, Silver D, et al. Playing atari with deep reinforcement learning[J]. arXiv preprint arXiv:1312.5602, 2013. 概述 Deep Reinforcement Learning (DQN) 是一个 model-free、off-policy 的强化学习算法，使用深度神经网络作为非线性的函数
（零基础可以看懂）深度强化学习之DQN类算法之第1篇-2013年NeurIPS版本的DQN（含代码）-《强化学习系列专栏第4篇》
Haitaifantuan
10-14 1622
（零基础可以看懂）深度强化学习之DQN类算法-第1篇（含代码）-《强化学习系列专栏第4篇》背景论文原文链接介绍模型关键部分解释代码代码复现、详细讲解及我的Github地址 背景     DQN是由Deep Q-Learning缩写而来。从名字中可以看出，其本质上还是一种Q-Learning算法，只不过结合了深度学习。2013年的时候，位于伦敦的DeepMind（现在已经被谷歌收购了，也就是Alpha Go的父母）在NeurIPS发表了一篇名为《Playing Atari with Deep Reinforc
DQN-[Playing Atari with Deep Reinforcement Learning]
Redflashing
12-04 562
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，DQN 详解
【强化学习】Playing Atari with Deep Reinforcement Learning （2013）
HTS's Blog
04-18 2120
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning （2013） 这篇文章提出了第一个可以直接用强化学习成功学习控制policies的深度学习模型。 输入是raw pixels，输出是可以估计出为了的奖励的value function。 Introduction 学习直接从高维的感观输入（视觉，语音）去直接控制智能体是强化学习一个长期的挑战。一些成功的R...
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