关于DQN中的疑惑

最新推荐文章于 2025-11-03 21:00:49 发布
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#强化学习 #DQN #提问

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我有个问题想请教，DQN中，在初始化阶段Q function 和 Target network输出都是随机的，那么减少这两个随机输出的误差为什么能update出一个好的policy，是reward起的作用吗，如果是reward引导q值往正确的方向update，那即使是过估计，reward应该也能纠正过来？实在想不明白，望解答
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一切皆是映射：DQN中的非线性函数逼近：深度学习的融合点
AI天才研究院
06-28 845
一切皆是映射：DQN中的非线性函数逼近：深度学习的融合点 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：强化学习，深度Q网络(DQN)，非线性函数逼近，神经网络，Q值估计 1.
一切皆是映射：DQN超参数调优指南：实验与心得
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
10-04 440
一切皆是映射：DQN超参数调优指南：实验与心得 关键词：深度强化学习，DQN，超参数调优，实验，心得，Q-table，探索-利用平衡，梯度下降 1. 背景介绍 1.1 问题的由来
深度强化学习——DQN算法原理
weixin_44732379的博客
11-14 6万+
深度Q网络与Q学习的目标价值以及价值的更新方式都非常相似。主要的不同在于：深度Q网络将Q学习与深度学习结合，用深度网络来近似动作价值函数，而Q学习则是采用表格存储；深度Q网络采用经验回放的训练方式，从历史数据中随机采样，而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。
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。
强化深度学习经典算法DQN详细讲解
最新发布
2401_82557688的博客
11-03 1751
步骤说明1️⃣神经网络结构设计输入是状态（向量/图像），输出是每个动作的 Q 值，即 Q(s,a)2️⃣动作选择使用 ε-贪婪策略，根据当前 Q 值选择动作（探索 or 利用）3️⃣经验收集交互后存储 (s, a, r, s’, done) 到经验回放池4️⃣训练样本采样从回放池中随机采样小批量经验，打破相关性5️⃣目标 Q 值计算用目标网络计算：r+γ⋅maxQ(s′,a′)6️⃣当前 Q 值预测用主 Q 网络计算当前状态下的 Q 值，并提取实际动作对应的 Q 值7️⃣损失计算与反向传播。
DQN（deep Q-network）算法简述
星海浮生
03-11 5万+
基本概念；进阶技巧；连续动作的场景
一文读懂DQN算法—强化学习(6)
wh1236666的博客
07-22 5194
DQN（Deep Q-Network），即深度 Q 网络，是强化学习领域中一个非常经典且具有开创性的算法。它将深度学习和 Q 学习相结合，用于解决状态空间和动作空间较大的问题。在强化学习里，有智能体、环境、状态、动作、奖励这些关键元素。可以把智能体想象成一个游戏玩家，环境就是游戏世界，状态是游戏玩家当前所处的局面，动作是玩家可以采取的操作，奖励则是执行动作后获得的分数或者惩罚。
强化学习4：DQN 算法
北_鱼的博客
05-22 5810
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。
关于Pong DQN Reinforcement Learning
qq_30501837的博客
10-25 1767
DQN（Deep Q-Learning）可谓是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception）到动作（ Action ）的端对端（End-to-end）学习的一种全新的算法。
DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法
qq_44906416的博客
04-15 812
DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法
深度强化学习-Dueling DQN算法原理与代码
weixin_46133643的博客
12-13 3万+
Dueling Deep Q Network(Dueling DQN)是对DQN算法的改进，有效提升了算法的性能。如果对DQN算法还不太了解的话，可以参考我的这篇博文：深度强化学习-DQN算法原理与代码，里面详细讲述了DQN算法的原理和代码实现。本文就带领大家了解一下Dueling DQN算法，论文链接见下方。 论文：http://proceedings.mlr.press/v48/wangf16.pdf 代码：后续会将代码上传到Github上... 1 Dueling DQN算法简介 Duelin
DQN算法：演进、原理推导及代码实现
jianmo的博客
04-24 3854
为解决这一问题，深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）算法应运而生，其核心思想是用神经网络替代表格，通过函数拟合近似Q值函数，从而突破传统方法的局限性。总结来说，目标网络通过引入一个参数定期更新的独立网络，为策略网络的训练提供了一个相对稳定的目标，从而解决了在深度强化学习中因目标值频繁变化而导致的训练不稳定问题，是DQN算法能够成功应用的关键技术之一。，但是由于TD误差目标本身就包括神经网络的输出，在更新网络参数的同时目标也在不断改变，这就很容易造成神经网络训练的不稳定。，使得累积奖励最大化。
强化学习------DQN算法
niulinbiao的博客
10-08 6312
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)
强化学习系列——深度Q网络（DQN算法）
qq_36892712的博客
08-25 4346
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是一种强化学习算法，通过结合深度神经网络和Q-learning算法，用于解决具有高维状态空间的强化学习问题。DQN是由DeepMind提出的，并在解决Atari游戏中取得了显著的成功。在传统的Q-learning算法中，我们使用一个Q表来存储每个状态动作对的动作值函数。然而，当状态空间非常大时，使用Q表变得非常困难，甚至不可行。DQN通过使用一个深度神经网络来逼近动作值函数，解决了这一问题。DQN的核心思想是。
DQN：深度Q-网络
weixin_49346755的博客
04-21 6317
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Q网络（DQN）算法技术博客
TheJustice_的博客
07-04 7967
DQN算法通过结合Q学习与深度神经网络，解决了高维状态空间下的强化学习问题。本文详细介绍了DQN的基本原理、关键步骤和具体的代码实现，希望能够帮助读者更好地理解和应用这一算法。如果在实际应用中遇到问题，可以参考相关文献和开源代码库，进一步优化和改进。
强化学习-4 DQN算法、DQN算法进阶
cezyzhao的博客
06-29 2419
DQN算法
DQN简介
yf_programmer的博客
10-09 2万+
DQN可以视为Q-learning的进阶版，DQN与Q-learning十分相似，DQN解决了Q-learning解决不了的问题。 DQN解决的问题 Q-learning的核心在于Q表格，通过建立Q表格来为行动提供指引，但这适用于状态和动作空间是离散且维数不高时，当状态和动作空间是高维连续时Q表格将变得十分巨大，对于维护Q表格和查找都是不现实的。设想一下如果AlphaGo使用Q-learning将会是什么样的场景，围棋的可能性量级为10^170，如此巨大的Q表格已经丧失了的它的价值。 Q表格无法解决，人们开
强化学习—DQN算法原理详解
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binbigdata的博客
01-23 18万+
强化学习—DQN算法原理详解 一、 概述 强化学习算法可以分为三大类：value based, policy based 和 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，...
Traceback (most recent call last): File "/workspace/code/agent_target_dqn/workflow/train_workflow.py", line 146, in run_episodes reward = reward_shaping(obs, extra_info, last_predict_act, agent) │ │ │ │ └ <agent_target_dqn.agent.Agent object at 0x7ebc0fd1d110> │ │ │ └ [[1, 0, 23], [2, 2, 16]] │ │ └ {'gameinfo': {'junctions': [], 'signals': [], 'edges': [], 'lane_configs': [], 'vehicle_configs': []}, 'framestate': {'frame_... │ └ {'framestate': {'frame_no': 311, 'frame_time': 20560, 'vehicles': [{'v_config_id': 2, 'edge': 21, 'lane': 80, 'junction': -1,... └ <function reward_shaping at 0x7ebc0e3adda0> File "/workspace/code/agent_target_dqn/feature/definition.py", line 72, in reward_shaping weather_penalty = weather_penalty_map.get(weather, 1.0) │ └ <method 'get' of 'dict' objects> └ {0: 1.0, 1: 1.3, 2: 1.5, 3: 1.4} UnboundLocalError: cannot access local variable 'weather' where it is not associated with a value
08-27
因此，我们感到困惑。但是，我们注意到，在定义`weather_map`之后，我们使用了`weather`变量： weather_name, weather_factor = weather_map.get(weather, ("未知", 1.0)) 这里，我们使用了`weather`变量，如果...
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