目录 值函数的近似 DQN Nature DQN DDQN Prioritized Replay DQN Dueling DQN 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 值函数的近似 当状态-动作数目太多时,使用表格存储所有的状态-动作会造成维度灾难,无法求解大规模问题. 可以采用一个函数来近似这个这个表格,输入状态-动作,输出对应的状态值. 可以使用神经网络来充当这个近似函数. DQN 使用来一个神经网络来作为近似函数…

1.loss 是什么 2. Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,相近的状态得到相近的输出动作.如下式,通过更新参数 θθ 使Q函数逼近最优Q值 深度神经网络可以自动提取复杂特征,因此,面对高维且连续的状态使用深度神经网络最合适不过了. DRL是将深度学习(DL)与强化学习(RL)结合,直接从高维原始数据学习控制策略.而DQN是DRL的其中一种算法,它要做的就是将卷积神经网络(CNN)和Q-Learning结合起来,CNN的输入是原始图像数据(作为状态State),输出则是每个动作Act…

目录 不基于模型(Model-free)的预测 蒙特卡罗方法 时序差分方法 多步的时序差分方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 不基于模型(Model-free)的预测 无法事先了解状态转移的概率矩阵 蒙特卡罗方法 从开始状态开始,到终结状态,找到一条完整的状态序列,以求解每个状态的值.相比于在整个的状态空间搜索,是一种采样的方法. 对于某一状态在同一状态序列中重复出现的,有以下两种方法: 只选择第一个状态进行求…

目录 不基于模型的控制 选取动作的方法 在策略上的学习(on-policy) 不在策略上的学习(off-policy) 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 不基于模型的控制 选取动作的方法 贪婪法,每次控制都选择状态值最大的动作,容易局部收敛,找不到全局最优. 引入 epsilon-greedy,按 epsilon 的概率随机选择一个动作,按 1 - epsilon 的概率使用贪婪法,选择状态值最大的动作 在策略上的…

目录 动态规划 使用条件 分类 求解方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 动态规划 动态规划给出了求解强化学习的一种方式 使用条件 使用动态规划需要两个条件 总问题可以分解成一系列相互重叠的子问题 子问题的求解结果被存储下来并且可以重复使用 强化学习对应以上两个条件 贝尔曼等式满足了重叠子问题的分解,每个状态的值求解从当前状态到下一状态. 值函数用于存储和复用子问题的求解结果 分类 对于预测问题,动态规划方法输出…

目录 马尔可夫理论 马尔可夫性质 马尔可夫过程(MP) 马尔可夫奖励过程(MRP) 值函数(value function) MRP求解 马尔可夫决策过程(MDP) 效用函数 优化的值函数 贝尔曼等式 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 马尔可夫理论 马尔可夫性质 P[St+1 | St] = P[St+1 | S1,...,St] 给定当前状态 St ,过去的状态可以不用考虑 当前状态 St 可以代表过去的所有状态…

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei…

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题. 一.导入需要的包和定义超参数 import tensorflow as tf import numpy as np import gym import time import random from collections import deque ##################### hyper parameters #################### # Hyper Para…

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食…

这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement Learning, RL)博文.增强学习最近非常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机)游戏(直接输入游戏的原生的像素数据),还能击败围棋的世界冠军.模拟四足动物上蹿下跳.机器人还能学习如何进行复杂的控制任务,甚至比直接编写的程序效果还要好.这些在各个方面的领先都应该被归功于增强学习遍地开花般的研究.我本人在过去几年中也对增强学习非常感兴趣:我完成了Richard Sutton的书,看…