DQN如何选取gama

2024-11-05

DQN（Deep Q-learning）入门教程（二）之最优选择

在上一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍中有三个很重要的函数: 策略:$\pi(a|s) = P(A_t=a | S_t=s)$ 状态价值函数:$v_\pi(s)=\mathbb{E}\left[R_{t+1}+\gamma \left(S_{t+1}\right) | S_{t}=s\right]$ 动作价值函数:\(q_{\pi}(s,a) = \mathbb{E}_{\pi}(R_{t+1} + \gamma q_{\pi}(S_{t+1}

DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（五）

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

DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（四）

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

Deep Q-Network 学习笔记（四）—— 改进②：double dqn

这篇没搞懂...这里只对实现做记录. 修改的地方也只是在上一篇的基础上,在“记忆回放”函数里,计算 target Q 时取值做下调整即可. def experience_replay(self): """ 记忆回放. :return: """ # 检查是否替换 target_net 参数 if self.learn_step_counter % self.network.replace_target_stepper == 0: self.netw

Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 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,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201

强化学习_Deep Q Learning(DQN)_代码解析

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

DQN算法原理详解

一. 概述强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic. 常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络. 说到DQN中有值函数网络,这里简单介绍一下强化学习中的一个概念,叫值函数近似.一个state action pair (s,a)对应一个值函数Q(s,a).理论

什么是 DQN

粉红色:不会. 黄色:重点. 1.为什么要使用神经网络我们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. 而当今问题是在太复杂, 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. 我们可以将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到

【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

DQN（Deep Q-learning）入门教程（三）之蒙特卡罗法算法与Q-learning算法

蒙特卡罗法在介绍Q-learing算法之前,我们还是对蒙特卡罗法(MC)进行一些介绍.MC方法是一种无模型(model-free)的强化学习方法,目标是得到最优的行为价值函数$q_*$.在前面一篇博客中,我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法.那么问题来了,什么是模型(model)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍种所介绍的状态转化模型: $P_{ss'}^a$. 在动态规划解决问题的时候,我们是已知\(P_{ss

jQuery选择器和选取方法 http://www.cnblogs.com/MaxIE/p/4078869.html

我们已经使用了带有简单Css选择器的jQuery选取函数:$().现在是时候深入了解jQuery选择器语法,以及一些提取和扩充选中元素集的方法了. 一.jQuery选择器在CSS3选择器标淮草案定义的选择器语法中,jQuery支持相当完整的一套子集,同时还添加了一些非标准但很有用的伪类.注意:本节讲述的是 jQuery选择器.其中有不少选择器(但不是全部)可以在CSS样式表中使用.选择器语法有三层结构.你肯定已经见过选择器中最简单的形式.”#te st”选取id属性为”test”的元素.”bl

面试中常问的有关随机选取k个数的总结

1.在半径为1的圆中随机选取一点. 2.给定一个未知长度的整数流,如何随机选取一个数 3.给定一个数据流,其中包含无穷尽的搜索关键字(比如,人们在谷歌搜索时不断输入的关键字).如何才能从这个无穷尽的流中随机的选取1000个关键字?

jQuery初探 jQuery选取和操纵元素的特点

jQuery初探 jQuery选取和操纵元素的特点 JavaScript选取元素先来看看不用jQuery的时候我们是怎么处理元素选取的. JavaScript选取元素的时候,可以根据id获取元素,当id不存在的时候,结果为null,并且console会报脚本执行错误. 所以一般的做法是先用一个if判断该元素存在. 比如: <body> <a>click me</a> <script type="text/javascript"> //

11月8日上午Jquery的基础语法、选取元素、操作元素、加事件、挂事件及移除事件

jquery基础知识 1.jquery文件的引入,所有的js代码要写在下面那段代码下面. <script src="../jquery-1.11.2.min.js"></script> 2.写jquery代码的位置和js一样,jquery代码也是写在<script>开始和结束标签之间. <script type="text/javasc

Pandas-数据选取

Pandas包对数据的常用数据切片功能目录 [] where 布尔查找 isin query loc iloc ix map与lambda contains DataFrame的索引选取 [] 只能对行进行(row/index) 切片,前闭后开 df[0:3] df[:4] df[4:] where 布尔查找在[]基础上的运用 df[df["A"]>7] isin 比where更为灵活 # 返回布尔值 s.isin([1,2,3]) df["A"].is

HBase如何选取split point

hbase region split操作的一些细节,具体split步骤很多文档都有说明,本文主要关注regionserver如何选取split point 首先推荐web ui查看hbase region分布的一个开源工具hannibal,建议用daemontool管理hannibal意外退出,自动重启,之前博文写了博文介绍如何使用daemontool管理假设有一张hbase的table如下表所示,有一个region的大小比较大,可以对这个region进行手动split操作 HBase的物理存

UIDatePicker日期选取器

//定义显示日期的格式 NSDateFormatter *dateFormat = [[NSDateFormatter alloc]init]; //NSDateFormatterMediumStyle的显示格式为: Nov 23, 1937” or “3:30:32 PM dateFormat.dateStyle = NSDateFormatterMediumStyle; dateFormat.timeStyle = NSDateFormatterMediumStyle; //获取事件选取器的

Windows Store App JavaScript 开发：选取文件和文件夹

前面提到过,文件打开选取器由FileOpenPicker类表示,用于选取或打开文件,而文件夹选取器由FolderPicker类表示,用来选取文件夹.在FileOpenPicker类中,pickSingleFileAsync函数用于选取单个文件,pickMultipleFilesAsync函数用于选取多个文件:而FolderPicker类中只有一个pickSingleFolderAsync函数,用来选取单个文件夹.下面以一个应用程序为例来演示如何选取文件或文件夹. 新建一个JavaScript的W

Windows Store App JavaScript 开发：文件选取器

正如前面章节C#语言中所介绍的,文件选取器是应用与系统进行交互的一个接口,通过文件选取器可以在应用中直接与文件系统进行交互,访问不同位置的文件或文件夹,或者将文件存储在指定位置.文件选取器分为对文件进行操作的选取器和对文件夹进行操作的选取器.对文件进行操作的选取器包含文件打开选取器和文件保存选取器,文件打开选取器由FileOpenPicker类表示,用来选取或打开文件:文件保存选取器由FileSavePicker类表示,用来向指定的文件系统位置中保存文件.对文件夹进行操作的选取器由FolderP

【WP 8.1开发】文件选取器的使用方法

在以往的WP7x/8.0开发中,我们使用选择器可以浏览并打开图片.音频.视频等一些特殊文件,在8.0 SDK中的运行时API(从Win 8 app中移植)尽管提供了Windows.Storage.Pickers命名空间,但里面的Picker是不能用的,到了8.1,随着移植的深入和WP的完善,这些Picker们终于可以派上用场了,比如用于打开文件的FileOpenPicker类,用来保存文件的FileSavePicker类等. 使用Picker的好处在于,文件类型不必被限制为特定的几个,而是可以根

DQN如何选取gama

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