各种DQN

最新推荐文章于 2025-06-24 15:45:50 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 强化学习 q-learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37600149/article/details/78577608
本文介绍了深度强化学习中的Q-learning、DQN及其重要改进。内容涵盖DQN的基本原理，结合深度学习的Q值估计；Double DQN通过分离选择和评估策略减少过估计问题；Priority Experience Replay优化经验回放缓冲区的采样策略；Dueling DQN采用双流结构分别估计状态价值和优势函数，提高学习效率。

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Q-learning

　　　

DQN

论文：Human-level control through deep reinforcement learning
DQN其实就是将深度学习与Q-learning结合起来了，建立了卷积神经网络来估计Q值。
　　　　
　　建立了Q network,Q target network( Q̂  )两个网络，对每一个episode,t时刻时，对于状态 st ,利用 ϵ -greedy选择一个action at=argmaxaQ(ϕ(st),a;θ) ,执行 at 之后获得reward和下一状态 ϕt+1 ，将当前状态 ϕt 、动作 at 、奖励 rt 、下一状态 ϕt+1 储存在Ｄ中。然后从D中随机选择一个batch的sample (ϕj,aj,rj,ϕj+1) .通过最小化

(rj+γmaxa′Q̂ (ϕ
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DQN & Double DQN
x3464的博客
09-26 433
Deep Q Network Q-Learning + DL 问题：情况太多，Q表格存不下 Experience replay: 有一个记忆库，可以记忆之前的经历，每次更新时可以随机抽取之前的经历进行学习 Fixed Q-targets:有两个神经网络分别预测Q现实和Q估计 包含： 记忆库（用于重复学习） 神经网络计算Q值 暂时冻结q_target参数（切断相关性，更有效率的收敛） q_target （Q现实）现实中的值 需要建立...
【强化学习】DQN与Double DQN
Katniss的Blog
04-06 1101
在算法中，不断的减小。
（4-2）DQN算法的进化演进：Dueling DQN算法
最新发布
码农三叔
06-24 1067
DuelingDQN是对传统DQN算法的改进，通过将价值网络拆分为状态价值函数和动作优势函数两个分支，最终相加得到Q值。这种方法提高了学习效率，特别是在动作收益相近的场景下。算法实现中，DuelingDQN采用共享特征层+双分支+合并层的三层结构，并通过均值归一化解决分解的非唯一性问题。实验表明，在网格导航任务中，DuelingDQN比传统DQN减少了11.36%的训练步数，收敛速度更快，状态价值估计更准确。可视化结果展示了两种算法在奖励、步数、价值函数和策略方面的差异，验证了DuelingDQN的优越性能
DQN论文阅读
BLUE BOX
11-15 1726
还是要读论文
DQN算法的时间复杂度分析
白水的博客
05-21 5981
DQN算法的算法流程如下： 时间复杂度： 设： Initialize replay memory D\mathcal{D}D to capacity NNN (运行消耗t0t_0t0​时间) Initialize action-value function QQQ with random weights (运行消耗t1t_1t1​时间) for episode=1,Mepisode=1,Mepisode=1,M do (运行一次平均消耗t2t_{2}t2​时间，重复运行MMM次) \qquad Initi
DQN、Double DQN、 Dueling DQN 理解
qq_52511048的博客
04-11 1477
一言蔽之，上述三种算法就是使用神经网络的拟合能力将拟合出来。具体三种算法的不同在神经网络的更新和损失函数中有所体现。
DQN.rar_DQN_DQN算法_dqn c++
07-14
谷歌DeepMind2015年2月发表的人工智能算法，可以在雅达利2600游戏机的49个游戏中击败人类专业玩家
dqn_DQN算法_DQN_DQN实现_
10-02
**深度Q学习（DQN）算法详解** 深度Q学习（Deep Q-Network，简称DQN）是强化学习领域的一种重要算法，它结合了Q学习与深度学习的优势，解决了传统Q学习在处理高维状态空间时的困难。DQN算法由DeepMind在2015年的...
dqn_强化学习DQN_
10-03
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DQN）是机器学习领域的一个重要分支，它结合了深度学习的强大表示能力和强化学习的决策制定策略。在本文中，我们将深入探讨DQN算法，特别是其核心组件——Experience ...
强化学习DQN ppt课件
10-15
DQN（Deep Q-Network）作为强化学习中一种结合深度学习技术的突破性算法，主要用来解决传统强化学习方法难以处理的具有高维状态空间的问题。DQN利用深度神经网络来近似Q值函数，即用来估计在给定状态下执行某一动作...
强化学习入门经典论文（DQN相关）.rar
03-26
强化学习必读论文
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
深度强化学习 DQN系列论文
01-31
深度强化学习系列论文，包括最基础的DQN，DQN模型改进，DQN算法改进，分层DRL，基于策略梯度的深度强化学习等等，论文基本源自顶会
【论文笔记】强化学习DQN专题经典论文6篇
Xixoqw的博客
09-23 8082
论文列表详见：openAI spinning-up key paper list
论文理解【RL经典】 —— 【DQN】Human-level control through deep reinforcement learning
佚失的诗篇
04-13 1万+
标题：Human-level control through deep reinforcement learning 发表：Nature 2015 领域：强化学习经典（DQN系列）
深入理解DQN中的Q值：核心概念和应用
qlkaicx的博客
05-22 2414
在强化学习中，Q值（或称为动作价值函数）是核心概念之一。Q值函数 ( Q(s, a) ) 表示在给定状态 ( s ) 下，采取动作 ( a ) 并遵循某策略后，智能体从当前状态到未来状态所能获得的预期总回报。简言之，Q值是评估特定状态和动作对的好坏的指标。
DQN调整超参数体会
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万德1010的博客
05-30 2万+
接上篇 (Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning, H. van Hasselt et al., arXiv, 2015)练习DQN有很多超参数，主要有：经验回放集合尺寸，神经网络结构，GAMMA值，学习率，e_greedy值和正负回报值。如此多的超参数，很难调好，必须认真体会总结。=======================经验回放
强化学习：DQN（转载）
qq_30934313的博客
01-10 223
关于强化学习中DQN 主要内容： 强化学习是什么？ 主要表现的3个方面 ： 1 使用神经网络逼近函数 2 使用经验回放进行训练 3 设置单独的target DQN 计算Q值 详见http://www.broadview.com.cn/article/419382 ...
Task04: DQN算法
不向静中参妙理，纵然颖悟也虚浮
08-29 619
DQN——结合神经网络的强化学习算法
DQN
06-05
### 深度Q网络（DQN）概述与实现方法 深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的算法，旨在解决高维状态空间中的强化学习问题。DQN的核心思想是使用神经网络来近似Q函数，并通过经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）来稳定训练过程。 #### 1. 深度Q网络的基本结构 深度Q网络的主要任务是估计状态-动作对的Q值。与传统的Q-learning不同，DQN能够一次性为所有可能的动作生成Q值[^3]。这种设计使得DQN适用于具有大规模动作空间的问题。 #### 2. Q网络架构 Q网络的输入通常是环境的状态表示，输出是对每个可能动作的Q值估计。在实际应用中，Q网络通常由卷积神经网络（CNN）或全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）构成，具体取决于状态的表示形式。例如，在处理图像输入时，可以使用CNN来提取特征[^2]。 #### 3. 损失函数 DQN的目标是最小化以下损失函数： \[ L(\theta) = \mathbb{E}_{(s,a,r,s') \sim U(D)} \left[ \left( y_i - Q(s,a;\theta) \right)^2 \right] \] 其中，\(y_i\) 是目标Q值，定义为： \[ y_i = r + \gamma \max_{a'} Q(s',a';\theta^-) \] 这里，\(\theta^-\) 表示目标网络的参数，\(\gamma\) 是折扣因子[^2]。 #### 4. 经验回放（Experience Replay） 为了打破数据之间的相关性并提高样本利用率，DQN引入了经验回放机制。具体而言，智能体将每次交互的经验存储在一个缓冲区中，然后从中随机抽取小批量数据进行训练[^1]。 #### 5. 目标网络（Target Network） 为了进一步稳定训练过程，DQN使用了一个固定频率更新的目标网络。目标网络的参数定期从当前Q网络复制，从而避免了由于频繁更新导致的不稳定。 #### 6. 实现步骤 以下是DQN的一个基本实现框架： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 定义Q网络 def create_q_network(input_shape, num_actions): inputs = layers.Input(shape=input_shape) x = layers.Conv2D(32, 8, strides=4, activation='relu')(inputs) x = layers.Conv2D(64, 4, strides=2, activation='relu')(x) x = layers.Conv2D(64, 3, strides=1, activation='relu')(x) x = layers.Flatten()(x) x = layers.Dense(512, activation='relu')(x) outputs = layers.Dense(num_actions)(x) return models.Model(inputs, outputs) # 初始化网络 q_network = create_q_network((84, 84, 4), num_actions) target_network = create_q_network((84, 84, 4), num_actions) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.00025) loss_fn = tf.keras.losses.Huber() # 训练循环 for episode in range(num_episodes): state = env.reset() while not done: action = select_action(state, q_network) # 根据策略选择动作 next_state, reward, done, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) # 存储经验 if len(replay_buffer) > batch_size: train_step(q_network, target_network, replay_buffer, optimizer, loss_fn) # 训练网络 state = next_state if episode % update_frequency == 0: target_network.set_weights(q_network.get_weights()) # 更新目标网络 ``` #### 7. 性能评估 DQN的性能通常通过成功率和平均步长等指标进行评估。例如，在某些任务中，模型需要在有限步数内达到目标状态。如果未能成功，则该episode被视为失败[^4]。
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