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…

1. 前言 在前面的章节中我们介绍了时序差分算法(TD)和Q-Learning,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难.所以论文Human-level control through deep reinforcement learning提出了用Deep Q Network(DQN)来拟合Q-Table,使得Q-Table的更新操作包在一个黑盒里面,使强化学习的过程更加的通用化…

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean…

从这里开始换个游戏演示,cartpole游戏 Deep Q Network 实例代码 import sys import gym import pylab import random import numpy as np from collections import deque from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.models import Sequential EPISODES…

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco…

这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命,总共分成三节.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意. Road to AI Revolution(通往AI革命之路),在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程: Countdown to AI Revolution(AI革命倒计时),在这里我们将解构AlphaGo,看它是如何诞生的: AI Revolution and Beyond(AI革命及未来发展),在这里我们将解构AlphaGo Zer…

RL的方案 两个主要对象:Agent和Environment Agent观察Environment,做出Action,这个Action会对Environment造成一定影响和改变,继而Agent会从新的环境中获得Reward.循环上述步骤. 举例: 机器人把水杯打翻了,人类说“不能这么做”,机器人获得人类的这个负向反馈,然后机器人观察到水杯打翻的状态,采取了拖地的行为,获得了人类的“谢谢”的正向反馈. Agent学习的目标就是使得期望的回报(reward)最大化. 注意:State(observ…

Outline 激活函数 使用逼近器的特点: 较少数量的参数表达复杂的函数 (计算复杂度) 对一个权重的调整可以影响到很多的点 (泛化能力) 多种特征表示和逼近器结构 (多样性) 激活函数 Sigmoid 激活函数 将神经元的输出压缩在 0 和 1 之间 永远都是正数 有界 严格递增 tanh 双曲正切函数 将神经元的输出压缩在 -1 和 1 之间 有正有负 有界 严格递增 线性整流 (Rectified Linear Unit, ReLU) 激活函数 以 0 作为下界 (永远都是非负的) 容易…

原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ 1. 前言 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入完全通过学习来…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…