对于DQN的三大改进 - 这篇讲的好些

本文精选了两篇关于人工智能算法的文章,第一篇详细介绍了算法的基础概念与应用实例;第二篇则深入探讨了算法的实际操作技巧及注意事项,对于从事算法开发工作的读者来说,这两篇文章都是不可多得的学习资源。

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可以看这篇文章:

https://blog.youkuaiyun.com/u013236946/article/details/73161586

 

这篇也讲的不错:

https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/8110120.html

 

好的,DQN算法是一种比较经典的深度强化学习算法。Pendulum-v1是一个经典的强化学习环境,其中智能体需要控制一个单摆来保持竖直。下面是DQN算法在Pendulum-v1环境中的实现步骤: 1. 确定状态空间、动作空间和奖励函数:在Pendulum-v1环境中,状态空间为一个三维向量,包括单摆的角度、角速度和角加速度。动作空间为一个连续的动作,即施加的扭矩大小。奖励函数为当前状态下的负平方误差。 2. 构建深度神经网络:使用深度神经网络作为Q函数的估计器。神经网络的输入是当前状态,输出是每个动作的Q值。 3. 初始化经验回放缓存:使用经验回放机制来平衡数据的相关性和效率。将所有的经验数据存储在一个缓存池中,每次训练时从中随机采样一批数据进行训练。 4. 进行训练:在每个时间步中,智能体根据当前状态选择一个动作,使用选择的动作与环境进行交互,得到下一个状态和奖励,将这些经验加入经验回放缓存中。然后从经验回放缓存中随机采样一批数据进行训练,并更新深度神经网络的参数。 5. 执行策略:在每个时间步中,根据当前状态和深度神经网络的参数计算出每个动作的Q值,选择具有最大Q值的动作执行。 6. 调整超参数:根据实验效果调整超参数,如神经网络的结构、学习率、折扣因子等。 以上就是DQN算法在Pendulum-v1环境中的实现步骤,需要注意的是,由于动作空间是连续的,所以需要采用一些技巧来处理。比如可以使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法来解决连续动作空间的问题。
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