DDQN

深度强化学习（3）Prioritized Replay DQN

PrioritizedReplayDQN在深度强化学习（2）DoubleDQN中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差
#妖言惑众·2020-08-25 01:39

一、DRL系列-DQN+DDQN（学习笔记）

参考DQN：https://blog.csdn.net/u013236946/article/details/72871858DDQN：https://www.cnblogs.com/pinard/p/
snowleafzf·2020-08-19 03:20

强化学习（十）Double DQN (DDQN)

但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于NatureDQN的一个改进版本:DoubleDQN算法（以下简称DDQN）。本章内容主要参考了ICML2016的deepRLtutorial和DDQN的论文。
文宇肃然·2020-08-18 18:24

【强化学习】值函数强化学习-DQN、DDQN和Dueling DQN算法公式推导分析

一、值函数估计方法引入在值函数估计方法中，我们希望拟合一个价值模型用来估计每个状态动作对的累积回报。其代价函数可以写为L=12∑a∑s(Q(s,a)−Q(s,a;θ))2L=\frac{1}{2}\sum_{a}\sum_{s}(Q(s,a)-Q(s,a;\theta))^2L=21a∑s∑(Q(s,a)−Q(s,a;θ))2其中Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)为真实的累积回报的值函数，Q(s
贰锤·2020-08-09 14:10

深度强化学习系列(9): Dueling DQN(DDQN)原理及实现

本文是DeepMind发表于ICML2016顶会的文章（获得BestPaper奖），第一作者ZiyuWang（第四作HadoVanHasselt就是前几篇文章#DoubleQ-learning#，DoubleDQN的作者），可以说DeepMind开创了DQN系列算法(后续阐述OpenAI的策略梯度算法)。往常一样，摘要结论。其实本文提出的算法并没有过多的数学过程，而是一种网络结构上的创新，如同摘要
J.Q.Wang2011·2020-08-03 17:59

深度强化学习系列(7): Double DQN(DDQN)原理及实现

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1509.06461.pdf本文是GoogleDeepMind于2015年12月提出的一篇解决Q值"过估计(overestimate)"的文章，发表在顶级会议AAAI上，作者HadovanHasselt在其2010年发表的DoubleQ-learning算法工作的基础上结合了DQN的思想，提出了本文的state-of-the-art的Doubl
J.Q.Wang2011·2020-08-03 17:58

DQN变体：DDQN

这篇文章，主要讨论DDQN。DQN的变体，它主要对yjy_jyj的计算进行了解耦。
到达起点·2020-07-02 11:12

深度强化学习——Dueling-DDQN

联系方式：[email protected]深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。
草帽B-O-Y·2020-07-01 05:47

深度强化学习6——DQN的改进方法

DoubleDQN在DDQN之前，基本上所有
xyt_369587353·2020-06-29 04:11

Federated Learning in Mobile Edge Networks: AComprehensive Survey(翻译)

名词：联邦学习(FL)、ML、MECBAA(宽带模拟聚合)、CNN(卷积神经网络)、CV(计算机视觉)、DDQN(双深度Q网络)、DL(深度学习)DNN(深度神经网络)、DP(差分隐私)、DQL(深度Q
sleepinghm·2020-06-26 13:24

强化学习模型-Priority Replay Buffer

etal.PrioritizedExperienceReplay[J].ComputerScience,2015前言1.首先提下ReplayBuffer吧，ReplayBuffer是最基本的样本收集再采样的过程，是之前在做DDQN
马飞飞·2020-06-24 13:01

秋招记录-头条

一面：1、介绍项目2、强化学习PG的推导3、强化学习DQN，DDQN，AC，DDPG的区别4、n个[0,n)的数，求每个数的出现次数（不能开辟额外空间）这里关键是看清楚题意，n个数，然后是左闭右开的区间
文哥的学习日记·2020-02-07 19:25

系统学习深度学习（三十四）--Dueling DQN

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9923859.html1.DuelingDQN的优化点考虑在前面讲到的DDQN中，我们通过优化目标Q值的计算来优化算法，在PrioritizedReplayDQN
Eason.wxd·2019-06-16 17:12

系统学习深度学习（三十三）--Prioritized Replay DQN

pinard/p/9797695.html1.PrioritizedReplayDQN之前算法的问题在PrioritizedReplayDQN之前，我们已经讨论了很多种DQN，比如NatureDQN，DDQN
Eason.wxd·2019-06-16 13:46

系统学习深度学习（三十二）--Double DQN (DDQN)

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html1.DQN的目标Q值计算问题在DDQN之前，基本上所有的目标Q值都是通过贪婪法直接得到的，无论是Q-Learning
Eason.wxd·2019-06-16 13:56

百度PaddlePaddle再获新技能 智能推荐、对话系统、控制领域都能搞定！

PARL是基于百度PaddlePaddle打造的深度强化学习框架，覆盖了DQN、DDQN、
PaddleWeekly·2019-02-13 20:47

强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

在强化学习(十五)A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic
刘建平Pinard·2019-02-01 19:00

深度强化学习——Dueling-DDQN

https://blog.csdn.net/u013236946/article/details/73161586
Levy_Y·2019-01-16 11:14

强化学习(十二) Dueling DQN

1.DuelingDQN的优化点考虑在前面讲到的DDQN中，我们通过优化目标Q值的计算来优化算法，在Priorit
刘建平Pinard·2018-11-08 14:00

强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

在强化学习（十）DoubleDQN(DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。
刘建平Pinard·2018-10-16 16:00

强化学习（十）Double DQN (DDQN)

但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于NatureDQN的一个改进版本:DoubleDQN算法（以下简称DDQN）。本章内容主要参考了ICML2016的deepRLtutorial和DDQN的论文。
刘建平Pinard·2018-10-12 16:00

详解Nervana最新开源深度强化学习库Coach，支持DQN、DDQN等十多种算法｜附开源代码

原文来源：github作者：GalLeibovich「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮概述Coach是一个python强化学习研究框架，包含许多最先进算法的实施。它公开了一组易用的API，用于对新的机器学习算法实验，并且通过新环境的简单集成解决问题。基本的强化学习组件（算法、环境、神经网络架构、探索策略……）是完全解耦的，因此扩展和重用现有的组件是毫不费力的。训练智能体来解决环境问题是与运行
雷克世界·2017-10-23 00:00

深度强化学习控制移动机器人

所用到的算法包括DQN、Deuling-DDQN、A3C、DDPG、NAF。
草帽B-O-Y·2017-06-10 17:31
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