再谈《强化学习算法之DQN算法中的经验池的实现》 experience_replay_buffer模块的实现

【再谈《强化学习算法之DQN算法中的经验池的实现》 experience_replay_buffer模块的实现】的更多相关文章

【论文研读】强化学习入门之DQN

最近在学习斯坦福2017年秋季学期的<强化学习>课程,感兴趣的同学可以follow一下,Sergey大神的,有英文字幕,语速有点快,适合有一些基础的入门生. 今天主要总结上午看的有关DQN的一篇论文<Human-level control through deep reinforcement learning>,在Atari 2600 games上用DQN网络训练的,训练结果明,DQN能够比较稳定的收敛到Human-level的游戏水平. 前言目前,强化学习已经在现实中很多复杂的…

再谈MFC学习——模态对话框的数据传递

学习c++的目的就是为了使用封装好的类.而最最经典的封装类当然是微软的MFC窗体程序类. 学习MFC编程之前要学习c++的主要知识,掌握c++的基本编程思想. 以下就看下我学习的MFC模态对话框的数据传递. 首先.什么叫做模态对话框呢?模态对话框指的是当弹出这种对话框的时候,程序不能对应除了此对话框外其它的窗体的响应.直到关闭了这个对话框,程序才干响应其它的对话框的响应.非模态对话框即使弹出也能响应程序其它的窗体而不须要等到此窗体的关闭.那么MFC中怎么才干弹出模态对话框呢?事实上非常easy,…

android开发学习 ------- 【转】 android中的线程池

线程很常见 , https://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/52415337 参考,保证能看懂.…

【强化学习】DQN 算法改进

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法.主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现.下面给出公式,并定义一个新的变量: \[ q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t) \] 也就是说,基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数(Advantage Function)\(A\) .由于存在: \[ E_{a_{t}}[q(s_t,…

强化学习(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、DQN，面试看这篇就够了！

1. 什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(…

强化学习系列之:Deep Q Network (DQN)

文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结强化学习系列系列文章我们终于来到了深度强化学习. 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…

DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍

什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是和监督学习,非监督学习并列的第三种机器学习方法,如下图示: 首先让我们举一个小时候的例子: 你现在在家,有两个动作选择:打游戏和读书.如果选择打游戏的话,你就跑到了网吧,选择读书的话,就坐在了书桌面前.你爸妈下班回家,如果发现你在网吧,就会给你一套社会主义的铁拳,如果你在书桌面前的话,就会买根棒棒糖给你吃. 首先,你在家的时候并不知道选择哪一个动作,因此你可能会选择study或者game.但是,当你接受了多次社…