6 DQN

最新推荐文章于 2024-04-05 23:41:47 发布
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分类专栏： # 深度强化学习
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DQN 采用的是 神经网络 + Q-learning 的方法
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有些情况，状态比较多，采用表格的方式不大现实，所以采用神经网络的方式
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原视频:
https://www.bilibili.com/video/av16921335?p=14

(6-3）Deep Q Network (DQN)算法：DQN的网络结构与训练过程
码农三叔
02-18 3842
上述代码展示了一个简单的DQN代理和经验回放缓冲区的结合使用，在与环境交互中，代理使用remember方法将经验添加到缓冲区，然后在训练循环中使用train方法进行DQN的训练，经验回放缓冲区有助于提高训练的稳定性和效率。上述代码中的神经网络结构是一个简化的DQN模型，您可以根据实际问题的需求调整输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及添加更复杂的结构。经验回放（Experience Replay）是强化学习中一种重要的技术，通常用于训练深度强化学习代理，如DQN，它的主要目的是改善训练的稳定性和效率。
DQN神经网络小结（Pytorch版）
`or 1 or 不正经の泡泡
05-07 2181
文章目录前言是什么是RL什么是QN与Sarsa场景假设训练过程Q-Leaning名词与数据结构定义代码流程编码SARSA选择动作函数代码 前言 阅读此篇文章你将懂得，什么是QN ，什么是 Sarsa。如何手动编写环境，你将知道什么是DQN。此篇文章也是参考了大量的资料最后总结出来的，同时这个也是我两天的小结。 在开始之前我们需要介绍一下什么是 QN 然后什么是 DQN 什么是RL，这个东西能干什么？有什么神奇之处，这个其实也是我再次体会到数学的魅力的一次邂逅。 是什么是RL RL 是一种机器学习方式叫做强化
DQN 神经网络 强化学习 走迷宫
网络架构
05-17 4070
DQN走迷宫1.实现最短路径走到终点2.思路2.1.强化学习（RL Reinforcement Learing）2.2.深度学习（卷积神经网络CNN）3.踩过的坑4.代码实现（python3.6 tensorflow）5.运行结果与分析 1.实现最短路径走到终点 游戏场景：黑点以每步两格的速度前进，可以任意方向行走，当撞墙后死亡 并重新开始 目的：黑点通过训练，能够自动识别障碍物，并以最短路径走向终点。 2.思路 黑点行走难点是如何准确判断下一步的动作（上下左右）？而这正是强化学习想要解决的问题。应用场景
DQN：深度Q-网络
weixin_49346755的博客
04-21 6049
基本概念 DQN DQN全名叫Deep Q-Leaning Network，DQN算法的基本思路来源于Q-Learning，不同于Q-learning，DQN的Q值不是直接通过状态值s和动作a来计算的，而是通过神经网络来计算的。 DQN的输入是状态s对应的状态向量ϕ\phiϕ(s)，输出是所有动作在该状态下的动作价值函数Q。 DQN使用经验回放将数据进行保存，比如说个体在状态StS_tSt​执行动作AtA_tAt​得到了RtR_tRt​的奖励，然后状态转移到了St+1S_{t+1}St+1​，则经验池就会将
深度学习十大算法之深度Q网络（DQN）
第欧根尼的酒桶的博客
04-05 3824
DQN是一种算法，它使用深度神经网络来逼近最优的Q函数。在传统的Q学习中，Q函数用于估计在给定状态下采取特定动作的期望回报。DQN通过训练神经网络来学习这个Q函数，使其能在更复杂的环境中做出决策。深度Q网络（DQN）自推出以来已经取得了显著的成功，但它在未来发展中还面临一些挑战和改进的空间。以下是对DQN未来发展的一些展望，包括当前挑战、改进方向和潜在影响。
强化学习入门5—一文带你了解DQN
小菜羊的博客
08-21 2989
本文是强化学习入门系列的第五篇。我们前面介绍了Q-learning，今天介绍一个深度版的Q-learning。
用MATLAB语言解决DQN最短路径问题
03-31
6. **更新目标网络**: 定期将当前网络的权重复制到目标网络，以减少两个网络之间的差异，保持学习的稳定性。 7. **评估与调参**: 在训练过程中，定期评估策略的表现，如平均步数或成功率。根据评估结果调整网络结构...
6.categorical dqn.ipynb
09-02
关于categorical dqn的例子，适合初学者对深度强化学习categorical dqn的认识和了解
用matlab自主搭建DQN算法解决CartPole问题
03-31
6. **探索与利用策略**：为了探索环境，DQN通常采用ε-greedy策略，即在选择动作时有一定的概率随机选取，随着训练的进行，ε值逐渐减小，从探索逐渐过渡到利用。 7. **评估与调整**：在训练过程中，应定期评估代理...
DQN-Pytorch：在Pytorch中实现DQN
03-02
**深度强化学习(DQN)简介** 深度强化学习(Deep Q-Network, 简称DQN)是机器学习领域中的一个重要算法，它结合了深度学习和强化学习的优点，使得智能体能够通过与环境的交互来学习最优策略。DQN的核心思想是使用一个...
DQN摆锤_deeplearning_Qlearning_DQN_源码
10-02
6. **目标网络更新**：定期将主网络的参数复制到目标网络，保持两者之间的差距在一定范围内。 通过以上分析，我们可以看到DQN是如何将深度学习的力量引入强化学习，解决连续动作空间的问题，并在摆锤这样的控制任务...
强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么？
热门推荐
zhi元元元
05-10 1万+
1 学习目标1. 复习Q-Learning；2. 理解什么是值函数近似（Function Approximation）；3. 理解什么是DQN，弄清它和Q-Learning的区别是什么。2 用Q-Learning解决经典迷宫问题现有一个5房间的房子，如图1所示，房间与房间之间通过门连接，编号0到4,5号是房子外边，即我们的终点。我们将agent随机放在任一房间内，每打开一个房门返回一个reward...
基于神经网络的DQN方法
dlphay的博客
10-05 4091
Deep Q Nework 方法： DeepQ Network算法的详细解释： 需要明白两个概念，一个是Q网络，一个是targrtQ网络，Q网络是我们预测网络，targrt Q网络可以认为是我们的训练网络，训练的目标是找到目标Q值：，这里目标Q值的定义依据时间差分算法（n-step TD，一般采用单步时差更新，步数越长，参考的奖励值数量也越多，网络的远见能力越强，），认为目
4.9 高级神经网络结构-什么是 DQN
敲代码的乔帮主
04-09 2116
目录 1.写在前面 2.强化学习与神经网络 3.神经网络的作用 4.更新神经网络 5.DQN 两大利器 1.写在前面 今天我们会来说说强化学习中的一种强大武器, Deep Q Network 简称为 DQN. Google Deep mind 团队就是靠着这 DQN 使计算机玩电动玩得比我们还厉害. 2.强化学习与神经网络 之前我们所谈论到的强...
基于MATLAB的樽海鞘优化算法(SSA)实现及23个基准测试函数的效果展示
05-29
内容概要：本文介绍了樽海鞘优化算法（SSA），这是一种受樽海鞘觅食行为启发的新型优化算法。文章首先阐述了SSA的起源和原理，然后提供了详细的MATLAB代码实现步骤，包括参数设置、种群初始化、迭代更新、适应度评价等关键环节。文中还展示了SSA在23个常用基准测试函数上的运行效果，通过图表形式直观呈现了算法的搜索过程、收敛速度和最优解质量。最后，通过对具体案例的分析，进一步解释了SSA在函数优化中的优势和局限性。 适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、学生以及从事相关研究的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高效求解复杂优化问题的研究项目，特别是那些涉及多维空间、非线性约束等问题的场合。目标是帮助读者掌握SSA的工作机制，评估其性能并应用于实际问题。 其他说明：文章不仅提供理论讲解，还包括完整的MATLAB代码实现，便于读者动手实践。同时鼓励读者参与讨论，共同探索更多优化算法和技术。
基于乔列斯基分解的Matlab三维随机场生成及其在FLAC3D建模中的应用
最新发布
05-29
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab进行三维随机场生成的方法，特别是在处理多参数互相关情况下的空间变异性问题。首先，通过构建协方差矩阵并进行乔列斯基分解来生成单个随机场，接着扩展到生成互相关随机场，如孔隙度场和渗透率场。文中还讨论了在FLAC3D中导入生成的随机场数据的具体步骤，以及在实际工程应用中随机场空间变异性对计算结果的影响。此外，作者分享了一些实用技巧，如避免协方差矩阵病态、提高计算效率的方法。 适合人群：从事地质工程、岩土力学等领域研究的技术人员，尤其是那些需要处理复杂地质参数空间变异性的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要模拟地质参数空间变异性的工程项目，如边坡稳定性分析。目标是提高模拟精度，更好地理解和预测地质行为。 其他说明：文中提供了详细的Matlab代码片段和FLAC3D脚本，帮助读者快速上手实践。同时，强调了在处理强空间变异性时可能出现的问题及解决方案。
基于51单片机射击训练游戏 电路Proteus仿真.zip
05-29
精选设计的基于51单片机电路设计的Proteus仿真，可供MCU单片机学习及毕设课设参考。
ABAQUS三维多孔材料建模：自定义参数与多孔体网格映射及其跨平台应用
05-29
内容概要：本文详细介绍了如何使用 ABAQUS 创建和分析三维多孔材料模型。主要内容涵盖自定义参数（如基体长宽高、骨料半径范围、体积比）的设定，以及六面体网格映射模型的构建方法。通过这些步骤，可以精确模拟多孔材料的物理和机械特性。此外，文章还探讨了将模型导出至 COMSOL、ANSYS 和 CAD 等软件的可能性，以便进行更广泛的仿真和分析。最后，文章强调了多孔材料在生物医学、航空航天等多个领域的广泛应用前景。 适合人群：从事材料科学、工程学及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握 ABAQUS 在多孔材料建模方面的应用，尤其是那些希望提高仿真精度并扩展分析工具链的专业人士。 其他说明：文章不仅展示了 ABAQUS 强大的建模能力，还突出了其与其他仿真软件的良好兼容性，为用户提供了一种综合性的解决方案。
dqn文章
03-18
本研究探讨异步更新方式对提升样本效率的影响，其中也涉及到了DQN的核心思想及其变体形式的应用场景分析[^6]。 此外，在查找具体领域内的高质量学术资料时，可以通过查阅EMNLP会议接受论文列表获取最新进展信息[^1]...
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