强化学习：DQN（转载）

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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 ：

强化学习 - DQN（Deep Q-Network）深度Q网络
weixin_43673156的博客
01-21 1359
DQN（Deep Q-Network，深度Q网络)
强化学习-----DQN（Deep Q-network）
qq_74722169的博客
04-07 2万+
DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习和强化学习的算法，由DeepMind提出，用于解决离散动作空间下的马尔科夫决策过程（MDP）问题。它是首个成功将深度学习应用于解决强化学习任务的算法之一。DQN，即深度Q网络（Deep Q-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。那什么是Q-leaning？可以看上一篇文章Q-learning是一种经典的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）中的控制问题。
PyTorch 1.0 中文官方教程：强化学习 (DQN) 教程
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龙哥盟
03-07 4万+
译者：平淡的天 作者: Adam Paszke 本教程将展示如何使用 PyTorch 在OpenAI Gym的任务集上训练一个深度Q学习 (DQN) 智能点。 任务 智能点需要决定两种动作：向左或向右来使其上的杆保持直立。你可以在 Gym website 找到一个有各种算法和可视化的官方排行榜。 当智能点观察环境的当前状态并选择动作时，环境将转换为新状态，并返回指示动作结果的奖励。在这项任务...
Deep Q-network (DQN)
最新发布
weixin_39699362的博客
06-23 734
是2013年由DeepMind团队提出的强化学习算法，首次将深度学习与传统Q-Learning结合，解决了传统强化学习在处理高维状态空间时的维度灾难问题。其核心贡献在于通过神经网络近似Q值函数，使算法能够处理图像、视频等复杂输入场景。
强化学习--DQN
weixin_43557816的博客
07-24 561
强化学习--DQN
强化学习DQN
05-25
这本书详细介绍了强化学习的常用算法以及算法原理，从蒙特卡罗方法到Q_learning最终到DQN
Java中的深度强化学习算法比较：DQN与PPO的优缺点
微赚淘客系统开发者博客
09-26 2069
PPO是OpenAI提出的深度强化学习算法，它是策略梯度方法中的一种优化。PPO通过约束策略更新的范围来实现高效的策略优化，避免了策略过度更新引发的性能退化。PPO是基于策略梯度的方法，在Java中实现PPO需要更为复杂的神经网络结构和策略更新逻辑。DQN和PPO是强化学习中非常流行的两种算法，分别适用于不同的任务场景。DQN适合在动作空间有限、训练过程简单的环境中应用，而PPO则擅长处理复杂、连续的动作空间任务。在这个简单的DQN实现中，我们使用了一个二维Q表来存储状态-动作对的Q值。
turtlebot3深度强化学习避障，基于pytorch
03-03
turtlebot3强化学习避障，包括DQN， DDPG，PPO，SAC。 转载地址 https://github.com/Crawford-fang/ROS_pytorch_RL/tree/main/DQN 我就用过DQN，里面有很多需要修改的地方。主要是包括路径的代码，改成自己的路径。...
如何在Java中实现强化学习：从基础到高级应用
微赚淘客系统开发者博客
09-07 453
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种通过与环境交互，利用奖励信号学习如何采取最佳行动的机器学习方法。强化学习的核心是"代理（Agent）"与"环境（Environment）"的互动，代理通过学习策略在环境中获取奖励最大化。DQN的核心思想是利用神经网络来拟合状态-动作对的Q值，并通过经验回放机制提升训练效率。其实现方法超出了本文的讨论范围，但你可以参考深度学习框架如TensorFlow和PyTorch中的DQN实现，并将其与Java进行集成。首先，需要定义环境和状态的表示。
Java中的强化学习：设计智能体与环境交互的最佳实践
微赚淘客系统开发者博客
09-24 924
如果需要更复杂的任务，例如动态环境、多智能体系统等，可以考虑使用更高级的强化学习算法，如Deep Q-Learning（DQN）或策略梯度法。通过使用Q-Learning算法，我们构建了一个简单的强化学习模型，并展示了如何在迷宫环境中训练智能体找到最优路径。Q-Learning 是强化学习中的经典算法，它通过更新Q值表来学习各个状态-动作对的最优值，最终找到最优策略。智能体的设计主要是定义其决策过程，在Q-Learning算法中，智能体通过维护一个Q值表来存储每个状态-动作对的价值，并通过学习更新Q值。
深度强化学习 ( DQN ) 初探
Qcloud_KID的博客
05-04 4257
1. Google的DQN论文 2015年2月，Google在Nature上发表了一篇论文(见附件)：Human-level control through deep reinforcement learning。文章描述了如何让电脑自己学会打Atari 2600电子游戏。 Atari 2600是80年代风靡美国的游戏机，总共包括49个独立的游戏，其中不乏我们熟悉的Breakout
Tensorflow 实现DQN强化学习.zip
01-22
Tensorflow 实现DQN强化学习
强化学习 DQN算法
xckkcxxck的博客
11-05 2万+
（以下内容取自莫凡大神的教程：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-1-A-DQN/） 1，什么是DQN： 一种融合了神经网络和 Q learning 的方法。 2，为什么提出DQN： 传统的表格形式的强化学习有这样一个瓶颈，用表格来存储每一个状态 state, 和在...
强化学习 DQN算法
weixin_45193103的博客
06-01 2908
强化学习算法可以分为三大类：（1）value based,（2） policy based 和 （3）actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy网络。说到DQN中有值函数网络，这里简单介绍一下强化学习中的一个概念，叫值函数近似。在基本概念这篇中有讲过，一个state action pair (s,a)对应一个值函数Q(
强化学习------DQN算法
niulinbiao的博客
10-08 5242
DQN，即深度Q网络（），是指基于深度学习的Q-Learing算法。Q-Learing算法维护一个Q-table，使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很大的局限性。在现实中很多情况下，强化学习任务所面临的状态空间是连续的，存在无穷多个状态，这种情况就不能再使用表格的方式存储价值函数。为了解决这个问题，我们可以用一个函数Q(s,a;w)来近似动作-价值Q(s,a)
【强化学习】常用算法之一 “DQN”
Code_and516的博客
06-29 1581
DQN算法是深度学习领域首次广泛应用于强化学习的算法模型之一。它于2013年由DeepMind公司的研究团队提出，通过将深度神经网络与经典的强化学习算法Q-learning结合，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习与规划的能力。本文对DQN算法进行了详细的讲解，包括发展史、算法公式和原理、功能、示例代码以及如何使用。DQN算法通过结合深度学习和Q-learning算法，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习和规划的能力。
强化学习4：DQN 算法
北_鱼的博客
05-22 4716
深度 Q 网络（Deep Q-Network，DQN）是一种基于深度学习的强化学习算法，用于解决马尔科夫决策过程（MDP）中的控制问题。DQN算法结合了深度神经网络和Q-learning算法，通过近似值函数来学习最优策略。
使用Pytorch实现强化学习——DQN算法
Er_Studying_Bai的博客
12-27 2万+
使用pytorch实现强化学习DQN算法
实战深度强化学习DQN-理论和实践
weixin_34336526的博客
07-30 866
1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示： 在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛，然后根据Q值表我们就可以在每个状态下选取一个最优策略。 Q值表的更新公式为： ...
掌握强化学习：DQN经典论文导读
在学习强化学习时，DQN相关的论文通常需要细读，这些论文往往详细介绍了算法的设计原理、实验过程和结果分析。通过对这些论文的阅读，初学者可以从以下几个方面加深对强化学习和DQN的理解： 1. 强化学习基础：包括...
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