Q-LEARNING 第4页

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(二)-CQL2(下界V值估计),CQL(R)与CQL(H)

本文内容为《ConservativeQ-Learning(CQL)保守Q学习(一)-CQL1(下界Q值估计)》的续写，限于篇幅，笔者无法将他们写在一起，必须分开来写，请各位读者见谅，本文将介绍CQL2的算法及其变种算法，并给出理论证明。最后在2.4部分笔者给出了CQL(R)CQL(R)CQL(R)与CQL(H)CQL(H)CQL(H)两种CQL在实际应用中的算法形式。那一部分理论部分很少，但是原理

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:55

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(三)-CQL在DDPG下的代码实现和实际应用效果

笔者对CQL进行了实现和原文章代码部分的修改，放在了下面的链接里，欢迎各位对代码提出点评和修正。代码链接在：https://github.com/outongyiLv/CQLwithDDPG以下对该代码进行一定的描述方便大家理解和运行。1.首先笔者采用OnlineDDPG算法进行了训练，并得到了训练结果，模型参数存储在目录下名为DDPG_weight的文件中。2.笔者根据OnlineDDPG得到的

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:55

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(一)-CQL1(下界Q值估计)

本文将介绍2020年NIPS上的文章，我认为非常有助于RL研究者进行深入阅读，是一篇兼具理论和实际应用的好文章。CQL原文在此，由于CQL原文内容符号比较混乱，并且在公式推导和符号定义上存在一些小错误。笔者进行了仔细阅读和分析，在此做出一些自己语言的总结理解和重述，给予和笔者一样的读者和研究者进行参考和帮助，希望可以和大家一起讨论和学习。本篇文章理论分析性极强，若读者不喜欢理论证明而想直接应用，笔

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:54

Extreme Q-Learning(EQL)极值Q学习(ICLR 2023 top5%)(一)原理概述

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:13

【论文笔记 · RL】Reinforcement learning-based multi-agent system for network traffic signal control

Reinforcementlearning-basedmulti-agentsystemfornetworktrafficsignalcontrol摘要介绍系统模型符号及术语定义交叉路口网络设置强化学习基础定义系统调度算法Q-Learning

lokol.·2023-04-07 09:37

强化学习中对on-policy和off-policy的理解

Q-learning是off-policy的，而Sarsa是on-policy的，但是它们的算法非常类似：策略pi可以理解为和q相关，因此更新q就是更新piSarsa更新的过程：Q1A1/S1Q2A3/

HGGshiwo·2023-04-07 05:21

强化学习笔记(一）基于表格型方法求解RL，Sarsa和Q-learning

在此对课程的主要内容做一个总结，课程大致讲了这几个部分：一、强化学习概念及应用，一些常见的环境，如GYM，PARL库（百度出的强化学习算法框架）二、基于表格的RL方法，Sarsa和Q-learning算法三

小王子n·2023-04-05 11:05

强化学习-时序差分、SARSA与Q-Learning（第2章）

来源书籍：TENSORFLOWREINFORCEMENTLEARNINGQUICKSTARTGUIDE《TensorFlow强化学习快速入门指南-使用Python动手搭建自学习的智能体》著者：[美]考希克·巴拉克里希南（KaushikBalakrishnan）译者：赵卫东出版社：Packt机械工业出版社1.时序差分、SARSA与Q-Learning1.1理解TD学习TD学习是强化学习中非常基础的概

天寒心亦热·2023-04-03 01:20

actor-critic代码逐行解析（tensorflow版）

Critic网络继承了Q-learning的传统，依然可以逐步更新。首先导入需要的包，这没什么好说的。

温州草履虫·2023-03-31 03:24

深度学习模型保存_TensorFlow 2 模型：深度强化学习

本文将介绍在OpenAI的gym环境下，使用TensorFlow实现Q-learning算法，从而玩倒立摆游戏的流程。深度强化学习(DRL)强化学习(Reinforcementlearning，RL)

weixin_39782355·2023-03-29 23:47

策略梯度(Policy Gradient)

Valuebased的典型方法则是Q-learning方法，Actor-Critic则是Valuebased和Policybased方法相结合，它

倒着念·2023-03-29 03:34

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（ReinforcementLearning,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act

mantch·2023-03-26 14:22

初步学习Sarsa

Q-learning是说到不一定做到的类型所以是off-policy，Sarsa是说道一定做到类型所以是on-policy。

Quadrotor_RL·2023-03-26 03:13

基于策略梯度算法

一策略梯度法前面部分的算法都是基于值函数，无论是策略迭代，还是Q-Learning，只要能够得到精确的值函数，就可以使用Bellman公式求出最优策略迭代。

00_zero·2023-03-25 01:38

强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可；对于正在训练的模型，我们通常将目标值（真实行动带来的反馈）和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用

RobinZZX·2023-03-13 05:20

关于强化学习中Q-learning和DQN的原理以及在论文中应用

本文中提到的论文应用环境以及代码均来自论文《SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning》，对于应用场景和其他公式的分析见我的此篇文章强化学习的基本概念：强化学习的主体：环境、代理agent强化学习中的数据量：状态state、动作/行为action、奖励reward强化学习的目标：找到能使长期累计

x_fengmo·2023-02-25 07:10

【强化学习】用pandas 与 numpy 分别实现 q-learning, saras, saras(lambda)算法

本文作者：hhh5460本文地址：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10159331.html特别感谢：本文的三幅图皆来自莫凡的教程https://morvanzhou.github.io/pandas是基于numpy的，但是两者之间的操作有区别，故在实现上述算法时的细节有出入。故记录之几点说明：1).为了更好的说明问题，采用最简单的例一。2).分离了环境与个体，

weixin_33966095·2023-02-24 07:55

【强化学习-08】Q-learning (off-policy): 用来训练最优动作价值函数

@[TOC](Q-learning(off-policy):用来训练最优动作价值函数)本笔记整理自(作者:ShusenWang):https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx

刘兴禄·2023-02-24 07:44

论文速览【Offline RL】——【IQL】Offline reinforcement learning with implicit Q-Learning

标题：OfflinereinforcementlearningwithimplicitQ-Learning文章链接：OfflinereinforcementlearningwithimplicitQ-Learning代码：ikostrikov/implicit_q_learningopenreview：OfflineReinforcementLearningwithImplicitQ-Learni

云端FFF·2023-02-07 09:19

DQN（Deep Q-Learning）中的高估问题以及DQN的解决策略

_学习记录…有错误感谢指出首先介绍BootStrapping概念：直译：通过拉自己的鞋带把自己举起来机器学习内内涵：在更新过程中，用自己估算的值去更新自己，也就是利用自己预测的结果更新自己。原始DQN更新方式：从replaybuffer取出一个sample，(st,at,rt,st+1)(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})(st,at,rt,st+1)更新DQN的参数wTDTarget:yt

不会爬树的小研·2023-02-04 22:38

强化学习论文研读（四）——Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning

doubleQlearning+DQN的合成算法。论文主要有5点贡献：一是DQN会对动作的价值过估计。二是过估计是有害的。三是doubleQlearning可以减少过估计。通过评估网络和动作选择网络解耦实现的。四是提出了三层卷积+FC的DoubleDQN算法结构和参数更新公式。五是证明了DoubleDQN是有效的。相比于DQN主要改进在一点：看到里边的两个Q中的θ是不一样的。一个是target的n

星之所望·2023-02-04 22:07

机器学习-52-RL-04-Tips of Q-Learning(强化学习-Q学习的一些技巧:Double DQN&Dueling DQN&Prioritized Reply&Multi-step等)

BalancebetweenMCandTD)NoisyNet(onActionvsonQ-function)DistributionalQ-functionRainbowTipsofQ-Learning接下来要讲的是训练Q-learning

迷雾总会解·2023-02-04 22:37

RL Value-Based: off-policy DQN(Deep Q-Learning),on-policy

Q-Learning，代表一大类相关的算法。

apche CN·2023-02-04 22:06

Deep Q-learning的发展及相关论文汇总(DQN、DDQN，Priority experience replay 等)

在DQN提出之前，强化学习与神经网络的结合遭受着不稳定和发散等问题的困扰。DQN做了以下改进：（1）使用memoryreplay和targetnetwork稳定基于DL的近似动作值函数；（2）使用reward来构造标签，解决深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习的问题标准DQN利用max操作符使得目标值过高估计，于是下面这篇文献提出了DoubleDQN用于平衡值估计。DeepReinforcem

码丽莲梦露·2023-02-04 22:06

强化学习DQN（Deep Q-Learning）、DDQN（Double DQN）

强化学习DQN（DeepQ-Learning）、DDQN（DoubleDQN）_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数：J(ω)=E[(R+γmax⁡a∈A(S′)q^(S′,a,ω)−q^(S,A,ω))2],J(\omega)={\rmE}\left[{{{\left({R+\gamma\mathop{\max}\limits_{a\in{\rmA

不会爬树的小研·2023-02-04 22:06

RL Q-learning Sarsa代码

Q-learningimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromcollectionsimportdefaultdictclassQlearning():def__init__(self,action_dim,cfg):self.action_dim=action_dimself.lr=cfg.lrself.gamma=cfg.gammaself.sample_

wsp+·2023-02-04 10:27

强化学习蘑菇书学习笔记04

第六章DQN基本概念关键词DQN(DeepQ-Network)：基于深度学习的Q-learning算法，其结合了ValueFunctionApproximation（价值函数近似）与神经网络技术，并采用了目标网络

Kepler_K·2023-02-03 16:12

Q-Learning详解

前言:本文算是个人笔记，如有不足或需要讨论的，欢迎交流，邮箱即QQ。有大佬知道如何搭网络的（如多少层和每层多少个神经元等参数怎么调），求请教。。照例顶封面：new2.jpg强化学习简介：image.pngQ-Learning是强化学习方法的一种。要使用这种方法必须了解Q-table（Q表）。Q表是状态-动作与估计的未来奖励之间的映射表，如下图所示。（谁会做个好图的求教=-=）image.png纵坐

无业大学生·2023-02-03 13:20

强化学习各概念整理（value/policy-based、on/off-policy、model-based/free、offline）

value-based&policy-basedvalue-based：通过建模训练Q(s,a)，测试时基于s选取使Q值最大的a典型算法：Sarsa、Q-learning、DQNpolicy-based

Gene_INNOCENT·2023-02-02 14:16

【Pytorch项目实战】之强化学习：Q-Learning、SARSA、DQN

文章目录强化学习（ReinforcementLearning）算法一：Q-Learning算法二：SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法三：DQN（DeepQ-Network

胖墩会武术·2023-02-01 20:44

深度强化学习 DQN算法

目录一.算法介绍二.算法原理三.代码实现[1]参考一.算法介绍DQN算法，英文名为DeepQNetwork，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q-learning。

安城安教具·2023-02-01 10:42

【深度强化学习】深度Q网络DQN

DQN的算法流程：Q-leaning和DQN的区别与Q-Learning相比，DQN主要改进在以下三个方面：（1）DQN利用深度卷积网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)

菜鸟果果·2023-02-01 00:19

【强化学习】Deep Q Network深度Q网络（DQN）

1DQN简介1.1强化学习与神经网络该强化学习方法是这么一种融合了神经网络和Q-Learning的方法，名字叫做DeepQNetwork。

谁最温柔最有派·2023-02-01 00:48

深度Q学习神经网络（DQN）

DQN将深度卷积神经网络与最简单的强化学习方法(Q-learning)相结合。相比于Q-Learning，DQN做的改进：一个是使用了卷积神经网络来逼近行为值函数，一个是使

地瓜稀饭不加糖·2023-02-01 00:17

tensorflow 十四强化学习Q-learning

一个最简单的例子：https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/80905202深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI：https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78556998最简单例子代码：importnumpyasnpimportpandas

lijil168·2023-01-29 11:24

强化学习1

强化学习强化学习强化学习的交互过程强化学习-贝尔曼方程总结Q-learning算法FlappyBird游戏DeepQ-Network实现方法构建模型强化学习强化学习：是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动

闲看庭前梦落花·2023-01-29 08:29

强化学习笔记：MDPs、MC、TD

蒙特卡洛法与时序差分的区别4、on-policy与off-policy的区别5、Q-learning6、SARSA7、sarsa(0)、sarsa(1)、sarsa(lambda)的比较8、SARSA与Q-learning

唠叨小主·2023-01-28 17:59

莫烦Python代码实践（一）——Q-Learning算法工程化解析

莫烦Python代码实践（一）——Q-Learning算法工程化解析声明一、Q-Learning算法是什么？

魔法攻城狮MRL·2023-01-28 11:55

【RL】异策略算法Q-Learning寻宝藏小例子

介绍例子的环境是一个一维世界,在世界的右边有宝藏,探索者只要得到宝藏尝到了甜头,然后以后就记住了得到宝藏的方法,这就是他用强化学习所学习到的行为。#先定义qtable再定义如何去选择行为，再不断地更新#表格是表示寻宝者在每一个位置的选择的概率importnumpyasnpimportpandasaspdimporttimenp.random.seed(2)#产生伪随机数列每次产生都是一样的#see

Tialyg·2023-01-28 11:25

Q-learning实战(二)——二维迷宫

黄色的是宝藏，走到就会得到reward=1黑色是黑洞，走到就会reward=-1maz_env.py是整个迷宫环境的程序，用的tkinter代码见https://github.com/skyerhxx/Q-learning-maze项目结构参考借鉴：莫烦python

hxxjxw·2023-01-28 11:53

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现文章目录深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现前言理论什么是Q-Learning算法学习率折扣因子初始条件例子代码基础版走迷宫示意图升级版走迷宫示意图完整代码前言这几天稍微闲下来

没有顶会的咸鱼·2023-01-28 11:23

【强化学习】Q-Learning用于二维空间探索【Python实现】

【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】本文主要做了两件事情将上篇文章中得弱智般的treasureonright问题，扩张到二维。且将teasure位置随机。

肥宅_Sean·2023-01-28 11:23

Q-Learning解决二维寻宝问题

上回使用Q-Learning实现了一维环境里的寻宝问题，接下来将其扩展到二维环境。与一维环境中仅能左右移动不同，探索者可以在二维环境里进行上下左右四个方向移动。

南音小榭·2023-01-28 11:52

强化学习入坑之路04

1.Q-learning（DQN）StateValueFunction首先我们要介绍的就是Q-learning的方法，Q-learning是一种value-based的方法，在这一类的方法中我们不需要进行策略的学习

尼尔-冯-哈尔滨·2023-01-27 09:42

【RL 第4章】Deep Q-Learning（DQN）

#本来是不想写这章的，因为Willing不确定这章对于我们项目是否会有帮助(￣△￣；)，或者Willing凭直觉来看这章的帮助将会很小，但还是写了一写，这章目测要用到OpenAi的Gym库，这个因为Willing的Python版本问题，暂时没跑出来结果（后文会讲），但还是把代码给大家放上去。总的来说，还是感觉写一写能好些，之前参与过CNN的项目，这个也算是Willing遇见的第二种神经网络了(・-

NPU_Willing·2023-01-23 15:13

【RL 第2章】Q-Learning

Q-Learning是一种决策过程，也是RL种最最基础的一门算法，这块b站的莫凡大神的视频我个人认为讲的不是很清楚，所以我找了唐宇迪的视频进行学习，本节课我会先给大家讲Q-Learning的过程，再给大家放上代码

NPU_Willing·2023-01-23 15:12

【RL 第3章】Sarsa

这一章算法，恐怕是最简单的一章算法了，因为用一句话来说，Sarsa就是Q-Learning的孪生兄弟一样！这句话怎么理解呢？