什么事DQN 强化学习 Deep Q NETWORK

最新推荐文章于 2022-07-18 22:19:49 发布
转载 最新推荐文章于 2022-07-18 22:19:49 发布 · 150 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25290858

仅提供了知乎专栏链接，未包含博客具体内容，无法提炼关键信息形成摘要。
【Dec 5th to Dec 11th 】Personal work record | 人工智能 面试题：什么是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）？它在强化学习中的作用是什么？
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
12-12 527
【Dec 5th to Dec 11th 】Personal work record | 人工智能 面试题：什么是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）？它在强化学习中的作用是什么？
【Pytorch教程】：DQN 强化学习
nanke_4869的博客
02-01 2095
Pytorch教程目录 Torch and Numpy 变量 (Variable) 激励函数 关系拟合（回归） 区分类型 (分类) 快速搭建法 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 卷积神经网络 CNN 卷积神经网络（RNN、LSTM） RNN 循环神经网络 (分类) RNN 循环神经网络 (回归) 自编码 (Autoencoder) DQN 强化学习 目录Pytorch教程目录什么是 DQN强化学习与神经网络神经网络的作用更新神经网络DQN 两大利器DQN 强化学习模块导入和参数设置神经网
深度强化学习研究笔记（3）——Deep Q-Network（DQN）（DQN问题引入，建模，一个Python小例子）
越野者的博客
03-26 5942
文章目录1. DQN问题描述 1. DQN问题描述 传统Q-learning方法难以处理真实场景下的高维数据，将大量的state和QQQ value存储在内存中会导致计算复杂。于是有研究者想到利用深度神经网络（DNN）来高维数据的强化学习问题，其核心思想是利用价值函数的近似（Value Function Approximation）求解，通过深度神经网络来表示QQQ值的近似分布。下图描述了如何利用...
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...
Deep Q Network (DQN)
青梅煮酒
10-27 1751
1. 强化学习和深度学习结合       机器学习=目标+表示+优化。目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型，强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型。表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习，深度学习是最近几年兴起的表示方法，在图像和语音的表示方面有很好的效果。深度强化学习则是两者结合在一起，深度学习负责表示马尔科夫决策过程的状态，强化学习负责把控学习方向。       深度强
强化学习经典算法笔记(六)：深度Q值网络 Deep Q Network
hhy_csdn的博客
04-17 1万+
前期回顾 强化学习经典算法笔记(零)：贝尔曼方程的推导 强化学习经典算法笔记(一)：价值迭代算法Value Iteration 强化学习经典算法笔记(二)：策略迭代算法Policy Iteration 强化学习经典算法笔记(三)：蒙特卡罗方法Monte Calo Method 强化学习经典算法笔记(四)：时间差分算法Temporal Difference（Q-Learning算法） 强化学习经典算...
【强化学习】Deep Q Network深度Q网络（DQN）
谁最温柔最有派
04-24 6678
1 DQN简介 1.1 强化学习与神经网络 该强化学习方法是这么一种融合了神经网络和Q-Learning的方法，名字叫做Deep Q Network。 Q-Learning使用表格来存储每一个状态state，和在这个state每个行为action所拥有的Q值。而当今问题实在是太复杂，状态可以多到比天上的星星还多（比如下围棋）。如果全用表格来存储它们，恐怕我们的计算机有再大的内存都不够，而且每次在这么大的表格中搜索对应的状态也是一件很耗时的事。不过在机器学习中，有一种方法对这种事情很在行，那就是神经网络。我们
强化学习基础07——deep Q-network(DQN)
qq_40694497的博客
01-30 8681
其实就是用个神经网络近似Q*函数，游戏中的agent的目标是打赢游戏。 关于Q*函数请参考强化学习基础概念03——价值函数_王三省的读研日记的博客-优快云博客中的问题4（optimal action value function最优动作价值函数Q*） 如果用强化学习的语言来说，目标就是在游戏结束的时候，获得的奖励总和越大越好。 既然目标已经定下来了，agent就要努力实现目标。 假设Q*函数是知道的，那么agent该怎么做决策呢？什么才是最优的动作呢？Q*函数可以给所有的动作打分，每个动作a都有个
强化学习 - DQN（Deep Q-network）（1）
qq_44430026的博客
07-18 1636
蘑菇书第六七章 DQN
DQN（Deep Q Network ）强化学习
梦码城博客中心
05-08 297
DQN（Deep Q Network ）强化学习 强化学习与神经网络 之前我们所谈论到的强化学习方法都是比较传统的方式, 而如今, 随着机器学习在日常生活中的各种应用, 各种机器学习方法也在融汇, 合并, 升级. 而我们今天所要探讨的强化学习则是这么一种融合了神经网络和 Q learning 的方法, 名字叫做 Deep Q Network. 这种新型结构是为什么被提出来呢? 原来, 传统的表格形式的强化学习有这样一个瓶颈. 神经网络的作用 我们使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state
Deep Q Network (DQN)（base）
LeeHiking的博客
03-16 501
什么是DQN 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. 注: 本文不会涉及数学推导. 大家可以在很多其他地方找到优秀的数学推导文章. 强化学习与神经网络 之前我们所谈论到的强化学习方法都是比较传统的方式, 而如今, 随着机器学习在日常生活中的各种应用, 各种...
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
11-24
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
STM32驱动BMP280传感器[可运行源码]
11-24
本文详细记录了作者使用STM32硬件I2C驱动BMP280气压传感器的过程。文章首先介绍了BMP280传感器的应用背景和硬件连接方式，随后重点讲解了软件部分的实现，包括I2C配置、传感器初始化、数据读取和校准算法。作者还分享了在开发过程中遇到的问题和解决方案，例如I2C时钟配置的注意事项以及使用指针优化代码的技巧。文章提供了完整的代码示例和详细的注释，涵盖了定点运算和浮点运算两种补偿算法，并展示了最终的温度、气压和海拔高度测量结果。
OpenMV刷固件库[代码]
11-24
本文详细介绍了OpenMV刷固件库的步骤，分为前期准备、连接OpenMV和开始刷固件库三个部分。前期需要解压并安装软件；连接OpenMV时需在断电情况下将boot0接3.3V脚，再用USB线连接OpenMV4和电脑；最后开始刷固件库。整个过程简洁明了，适合初学者快速上手操作。
吴恩达强化学习项目：Deep Q-Learning实现月球着陆
吴恩达机器学习强化学习项目代码所涵盖的知识点极其丰富，涉及从强化学习基础理论到深度强化学习算法实现的多个关键环节。该项目以“月球着陆器自动着陆任务”为具体应用场景，系统性地展示了如何将深度Q学习（Deep ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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