14、深度强化学习：DQN改进与A2C算法解析

最新推荐文章于 2025-11-08 16:47:40 发布
最新推荐文章于 2025-11-08 16:47:40 发布
阅读量14 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度强化学习入门指南 文章标签： DQN Double DQN 优先经验回放
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mongodb5scout/article/details/154598546

深度强化学习：DQN改进与A2C算法解析

1. 训练DQN智能体玩Atari游戏

Atari 2600是1977年发布的热门游戏机，大量经典街机游戏被移植到该平台。因其计算需求低，易于在现代计算机上模拟，2012年Bellemare等人意识到Atari游戏是强化学习算法的理想测试平台，并创建了Arcade Learning Environment（ALE），可模拟50多种游戏。

SLM Lab使用OpenAI Gym提供的Atari游戏，每个游戏的状态是低分辨率RGB图像，编码为(210, 160, 3)的三维数组，动作空间是离散的，维度较少，不同游戏中智能体每步有4 - 18种不同动作。例如，OpenAI Gym中Pong游戏的动作有：0（无操作）、1（开火）、2（上）和3（下）。

Atari游戏的状态空间维度远高于之前的游戏，每个状态有100,800维，而CartPole只有4维。同时，Atari游戏更复杂，回合持续数千步，需要复杂的动作序列才能取得好成绩。为帮助智能体在这种环境下学习，对标准DQN或Double DQN算法进行了以下调整：
- 专门的网络设计 ：Q函数近似器是一个卷积神经网络，有三个隐藏卷积层和一个隐藏全连接层。
- 状态预处理 ：包括图像缩小、灰度化、帧拼接和最大像素值帧跳过。
- 奖励预处理 ：每个时间步的奖励根据原始奖励的符号转换为 -1、0 或 +1。
- 环境重置 ：根据游戏情况，当失去一条生命时，重置环境，随机化起始状态，并可能在重置时按下“FIRE”。 <

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
14、深度强化学习：DQN 改进与 A2C 算法解析
jwt8token的博客
09-10 29
本文深入探讨了深度强化学习中DQN的改进方法与A2C算法。通过目标网络、Double DQN和优先经验回放（PER）提升DQN在Atari游戏中的性能，并详细解析了A2C算法如何结合策略梯度与值函数，利用优势函数提高学习效率与稳定性。对比了不同算法的优缺点及适用场景，展望了未来算法融合与复杂环境应用的发展方向。
13、深度强化学习：DQN改进与A2C算法解析
w7x8y9z的博客
09-16 25
本文深入解析了深度强化学习中DQN的改进技术与A2C算法。针对Atari游戏环境，探讨了目标网络、Double DQN和优先经验回放（PER）对DQN性能的提升，并通过实验对比展示了各方法的效果。随后介绍了A2C算法的核心思想，包括演员-评论家架构、优势函数的作用，以及n步回报与广义优势估计（GAE）在偏差-方差权衡中的差异。文章还提供了算法训练流程、与其他方法的对比分析及实际应用建议，最后展望了深度强化学习未来的发展方向。
9、强化学习：SARSA与DQN算法解析
w7x8y9z的博客
09-12 26
本文深入解析了强化学习中的两种经典算法：SARSA和深度Q网络（DQN）。文章详细介绍了SARSA的实现机制，包括其on-policy特性、经验存储方式及训练流程，并通过配置文件和代码示例展示了如何训练SARSA代理。随后，文章对比了DQN的off-policy优势，重点阐述了其使用经验回放、学习最优Q函数的能力以及更高的学习效率与稳定性。此外，还讨论了动作选择策略如epsilon-greedy与玻尔兹曼策略的区别，并通过实验设置展示了学习率调优和网络结构对性能的影响。最后，文章总结了两种算法的异同，展望了
68、深度强化学习：算法与应用全面解析
happy2的博客
11-08 10
本文全面解析了深度强化学习的核心算法及其应用。从强化学习的挑战如训练不稳定、灾难性遗忘入手，介绍了深度Q学习的多种改进变体，包括固定Q值目标、双DQN、优先经验回放和决斗DQN，并探讨了AlphaGo、演员-评论家系列算法（A3C、A2C、SAC）、PPO、基于好奇心的探索以及开放式学习等主流方法。文章还涵盖了强化学习在自动驾驶、金融投资等领域的应用建议、训练技巧、未来发展趋势及学习资源推荐，旨在为读者提供系统性的深度强化学习知识框架并激发进一步探索的兴趣。
17、深度强化学习中的DQN变体及策略梯度算法
v6b7n8m9q0的博客
08-23 48
本文深入探讨了深度强化学习中的关键算法，重点介绍了深度Q网络（DQN）的多种变体，如Categorical 51-Atom DQN（C51）、分位数回归DQN（QR-DQN）以及后视经验回放（HER）技术。同时，文章详细解析了策略梯度算法的基本原理、数学推导及其实现应用，并进一步探讨了策略梯度与基于值方法的结合，包括演员-评论家算法（Actor-Critic）和优势演员-评论家算法（A2C）。这些方法在不同场景中展现了各自的优势，为解决复杂强化学习问题提供了多样化的选择。
67、深度强化学习之TF - Agents库实战与流行算法解析
w1x2y3的博客
08-21 38
本博客详细介绍了深度强化学习中TF-Agents库的实战应用与多种流行算法。内容涵盖驱动程序的使用、回放缓冲区的构建、数据集的创建、训练循环的设计，以及包括演员-评论家、A3C、A2C、SAC、PPO等算法的原理与特点。同时，博客还回顾了强化学习的基础概念、应用场景、折扣率影响、智能体评估方法、功劳分配问题和回放记忆的作用。最后提供了多个实践练习，帮助读者通过动手实践掌握强化学习的核心技能。
强化学习｜一文学懂actor-critic算法（A2C、A3C等）
weixin_63253486的博客
05-08 1710
A2C是同步训练下的高效 AC 算法，通过优势函数优化稳定性；A3C通过异步并行加速 A2C，适合分布式训练；路径衍生策略梯度则针对连续动作，利用 Q 学习直接求解最优动作，是确定性策略梯度（如 DDPG）的早期思想雏形。 三者均属于演员 - 评论员框架，核心差异在于优化目标（优势函数 / 异步机制 / 连续动作处理）和应用场景，共同推动了强化学习在复杂控制任务中的落地。
PPO、DQN、A2C
xie__jin__cheng的博客
03-22 1145
PPO、DQN、A2C
5、基于表格值的智能体：强化学习核心概念与算法解析
fern8的博客
07-28 59
本文详细解析了基于表格值的强化学习智能体的核心概念和算法，包括折扣因子γ、策略π、状态价值V和状态-动作价值Q函数的定义与计算。文章介绍了MDP的目标、贝尔曼方程以及动态规划中的价值迭代算法，并通过OpenAI Gym平台演示了在Taxi环境中的价值迭代实现。此外，文章还深入探讨了无模型学习方法，包括SARSA和Q学习算法，并对它们的原理、实现和对比进行了详尽说明。最后，文章总结了基于表格值智能体的应用现状及未来发展方向。
莫斯科大学深度强化学习算法综述：DQN、A2C与分布估计算法详解
本资源名为《ReinforcementLearningMoscow.pdf》，由莫斯科罗蒙诺索夫国立大学的Sergey Ivanov撰写，专注于现代深度强化学习算法的介绍。作者在文章中探讨了强化学习的基本概念和核心算法，包括价值函数、不同类型的...
tree.js实现3D效果[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用tree.js实现3D效果，包括官网demo的展示和代码示例。官网demo展示了一个自动旋转的正方形，通过创建场景、相机、渲染器和立方体，并设置材质和动画效果，实现了3D模型的动态展示。此外，文章还提供了画一条线的代码示例，通过创建几何体、线材质对象和场景，实现了简单的3D线条绘制。这些示例展示了tree.js在3D图形处理方面的强大功能，适合开发者学习和参考。
jQuery.i18n实现中英文切换[项目源码]
11-25
本文详细介绍了如何使用jquery.i18n.js插件实现网页中英文切换功能。首先需要在HTML页面中引入jquery.i18n.js文件，并配置json语言包路径。接着在对应文件夹下创建中英文json语言文件，定义键值对内容。然后在HTML标签中加入自定义属性i18n来标记需要翻译的内容。最后通过调用i18n方法，设置默认语言和文件路径等参数来实现语言切换。文章还提供了完整的代码示例，包括jquery.i18n.js的核心代码、json语言文件编写示例、HTML标签设置以及点击切换语言的实现方法。整个过程清晰明了，适合需要实现多语言切换的开发者参考。
SAP财务凭证校验替换[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SAP财务模块中凭证校验和替换的配置与增强方法。主要内容包括凭证校验的步骤，如使用GGB0打开校验界面、新建有效性、设定公式和增强代码等；以及凭证替代的步骤，如使用GGB1建立替代规则、设定条件和替换动作，并通过OBBH激活替代。文章还强调了使用前的注意事项，如字段可用性检查、程序代码生成和优先权规则等。这些方法适用于处理简单的凭证字段增强需求，帮助用户高效完成财务凭证的校验和替换工作。
基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）
11-25
本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
K8s部署Redis指南[源码]
11-25
本文详细介绍了在Kubernetes（k8s）环境中部署Redis 5.0.14的完整流程。首先需要准备Kubernetes环境并创建命名空间，接着通过安装NFS服务来准备持久化存储（PV和PVC）。文章提供了具体的YAML配置示例，包括创建PV和PVC的详细步骤。随后，作者讲解了如何创建Redis配置文件并通过ConfigMap进行管理，以及如何编写StatefulSet部署脚本。重点说明了数据目录和配置文件的挂载方式，以及如何通过指定配置文件启动Redis服务。最后，文章演示了如何在集群内部访问Redis以及通过外部工具连接Redis服务，并验证数据持久化的效果。整个过程步骤清晰，配有具体命令和配置示例，适合需要在Kubernetes上部署Redis的开发者参考。
基于Python的拼多多商品与评论数据爬取系统（附完整源码与文档）
最新发布
11-25
【项目概述】本资源提供了一套完整的拼多多电商平台数据采集系统，包含商品信息与用户评论等全方位数据抓取功能。项目文件包含经过验证的源代码及详尽的技术文档。 【项目资质】 1. 本作品在学术评审中获得优异评价，经由专业教师指导完善，最终答辩评分达到95分的优秀等级 2. 所有程序模块均经过严格测试，确保各功能模块运行稳定可靠后方才发布 3. 适用对象包括：高等院校计算机科学与技术、人工智能、信息工程、自动化控制、物联网工程等相关专业的师生及科研人员，同时适用于企业技术研发部门。本系统既可作为教学实践的典型案例，也可作为毕业设计、课程项目、课题研究的基础框架 4. 具备编程基础的用户可基于现有架构进行功能扩展与二次开发，亦可直接应用于学术研究或工程实践 本资源致力于促进技术交流与知识共享，欢迎相关领域研究者共同探讨数据采集技术的最新发展与应用实践。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
系统错误提示[源码]
11-25
该内容显示了一个系统错误提示信息，错误代码为601，并建议用户联系客服以解决问题。这表明在访问或使用相关服务时遇到了技术障碍，需要进一步的客服支持来排查和解决具体问题。
学成在线面试问题汇总[源码]
11-25
本文详细记录了学成在线项目开发过程中遇到的面试问题及其解答，涵盖了项目介绍、技术难点、CDN与负载均衡、Git与Maven使用、MySQL存储引擎与表设计、SpringBoot注解、MyBatis分页插件、ThreadLocal应用、数据库字典与树形表查询、异常处理与参数校验、Spring事务失效场景、断点续传与分块上传、任务幂等性与分布式锁实现等多个方面。内容全面且深入，为开发者提供了宝贵的实战经验和技术参考。
易语言模拟鼠标轨迹新算法[源码]
11-25
本文介绍了一种易语言中模拟真人鼠标轨迹的非贝塞尔算法实现方法。该算法通过将目标路径拆解为多段微小位移，并在每段位移中引入随机偏移量和变速控制，从而生成更自然的移动轨迹。核心算法包括位移分段处理、轨迹扰动算法和移动执行控制三个关键步骤。位移分段处理将路径按5-15像素为基本单位划分，并添加±30%随机波动；轨迹扰动算法在每个路径点施加横向抖动和速度变化；移动执行控制采用变速移动策略，间隔时间在15-50ms间随机变化。此外，文章还提出了惯性模拟和轨迹回滚检测等进阶优化方案。与传统贝塞尔曲线相比，该方案具有移动轨迹更自然、速度变化更符合人手操作、算法复杂度更低等优势。测试数据显示，该算法生成的鼠标移动轨迹被识别为真人操作的概率可达78%，远高于标准贝塞尔曲线的32%。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值