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Q-Learning
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
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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
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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
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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
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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
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2023-02-25 07:10
人工智能
算法
【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
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2023-02-24 07:55
python
人工智能
【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
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2023-02-24 07:44
RL+OR
机器学习+强化学习-笔记
机器学习
深度学习
神经网络
强化学习基本概念
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
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2023-02-07 09:19
#
论文核心思想速览
人工智能
深度学习
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
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2023-02-04 22:38
人工智能
深度学习
神经网络
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
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2023-02-04 22:07
论文研读
深度学习
强化学习
python
算法
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
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2023-02-04 22:37
李宏毅机器学习
深度学习
机器学习
强化学习
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
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2023-02-04 22:06
03.RL
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
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2023-02-04 22:06
论文阅读与实现
#
强化学习
强化学习
深度强化学习
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+γmaxa∈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
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2023-02-04 22:06
深度学习
算法
神经网络
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+
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2023-02-04 10:27
杂乱的笔记本
python
numpy
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
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2023-02-03 16:12
蘑菇书学习笔记
学习
机器学习
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
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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
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2023-02-02 14:16
机器学习(重要)
深度学习
人工智能
【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
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2023-02-01 20:44
深度学习
Pytorch项目实战
pytorch
深度学习
人工智能
python
强化学习
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
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2023-02-01 10:42
多智能体深度强化学习
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
算法
【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
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2023-02-01 00:19
网络
深度学习
【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
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2023-02-01 00:48
人工智能算法
python
算法
强化学习
神经网络
DQN
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
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2023-02-01 00:17
神经网络
深度学习
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
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2023-01-29 11:24
机器学习笔记
python
强化学习
Q-learning
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
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2023-01-29 08:29
强化与提高
机器学习
深度学习
python
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
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2023-01-28 17:59
强化学习
python
强化学习
算法
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
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2023-01-28 11:55
机器学习之强化学习
python
【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
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2023-01-28 11:25
实战
算法
python
强化学习
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
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2023-01-28 11:53
Q-learning
强化学习
python
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
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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
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2023-01-28 11:23
机器学习+深度学习+强化学习
Python
算法
python
强化学习
算法
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
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2023-01-28 11:52
强化学习
python
开发语言
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
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2023-01-27 09:42
我的博客
神经网络
深度学习
【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
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2023-01-23 15:13
RL
深度学习
人工智能
【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
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2023-01-23 15:12
RL
人工智能
【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?
NPU_Willing
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2023-01-23 15:12
RL
线性代数
矩阵
7个流行的强化学习算法及代码实现
目前流行的强化学习算法包括
Q-learning
、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。
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2023-01-23 11:38
强化学习(一):
Q-learning
,附源码解读
强化学习(一):
Q-learning
,附源码解读
Q-learning
强化学习与有监督学习和无监督学习为机器学习的三个方向,它主要解决的是决策问题,尤其是连续决策问题。
wweweiweiweiwei
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2023-01-16 18:43
强化学习
python
强化学习
python 强化学习
Q-Learning
算法简单应用
Algorithm3.TheSARSAalgorithm.1:Letbeasetofstates,and(),∈,beasetofactionsavailableinthestate.2:Initialize(,),∈,isnotterminal,∈()arbitrarily3:Initializeand4:foreachgamedo5:Initializeanonterminalstate0at
фора 快跑
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2023-01-16 18:12
机器学习基础
python
算法
开发语言
《一个
Q-learning
算法的简明教程》之Python代码
本文是对APainlessQ-learningTutorial(一个
Q-learning
算法的简明教程)中的强化学习教程做的Python代码实现代码框架参考【莫烦Python】强化学习ReinforcementLearning
虾米小飞
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2023-01-16 18:42
机器学习
python实现
q-learning
算法
关于
q-learning
算法,可参照以下博客,我只是复现作者的算法,如有错误,请私信改正。
labority
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2023-01-16 18:42
算法
python
机器学习
【强化学习】python实现
Q-learning
算法更新
一、
Q-learning
算法更新提升的循环frommaze_envimportMaze#导入环境fromRL_brainimportQLearningTable#导入QLearning表#更新的功能defupdate
cc街道办事处
·
2023-01-16 18:42
算法
机器学习
人工智能
python
通俗易懂谈强化学习之
Q-Learning
算法实战
本篇使用强化学习领域经典的Project-Pacman项目进行实操,Python2.7环境,使用
Q-Learning
算法进行训练学习,将讲解强化学
Datawhale
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2023-01-16 18:41
游戏
算法
python
人工智能
编程语言
强化学习学习笔记-1
强化学习
Q-Learning
学习笔记算法流程代码算法流程初始化Q值表,其实就是一个矩阵,行为状态,列为动作,矩阵中每个元素代表:状态s下执行动作a的折扣奖励也就是Q值。
科研小白-yehm
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2023-01-16 12:31
深度强化学习
python
算法
【RL】--DQN、Double DQN、DQN-Prioritized Experience Replay、Dueling DQN
DQN介绍DQN算法是在
Q-learning
基础上的改进,在
Q-learning
中必须存在一张Q表。当时当环境变得极其复杂时,Q表的数据量会相当大,更新过程会变得异常复杂。
xgyyxs
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2023-01-14 11:59
RL
DQN
Double
DQN
DQN-Prioritized
Experience
Replay
Dueling
DQN
使用CARLA模拟器实现DQN自动驾驶(一)安装环境
CARLA是一个自动驾驶环境仿真软件(官网),自带pythonAPI,对于
Q-learning
或DQN来说,能从环境中及时获得反馈非常重要。
Veronica1312
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2023-01-14 11:28
自动驾驶
计算机视觉
人工智能
python
神经网络
机器学习
[强化学习总结4] DQN
1损失函数:
q-learning
风可。
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2023-01-14 11:25
强化学习
强化学习
(CQL)Conservative
Q-Learning
for Offline Reinforcement Learning
Abstract\qquad在大规模、现实世界应用中,强化学习如何有效利用庞大的、历史收集的datasets是一个关键挑战。Offline RLOffline\;RLOfflineRL算法旨在利用previously−collectedpreviously-collectedpreviously−collected、static datasets without further inte
卉卉卉大爷
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2023-01-13 16:04
Offline
RL
强化学习
Conservative
Q-Learning
for Offline Reinforcement Learning
ConservativeQ-LearningforOfflineReinforcementLearning要解决的问题离线强化学习中数据集和学习策略之间的分布偏移导致值高估问题,对大型静态数据集学习效率低问题。由于π被训练为最大化q值,它可能会偏向具有错误的高q值的out-distribution(OOD)动作。在标准的RL中,这种错误可以通过在环境中尝试一个动作并观察它的实际值来纠正。然而,由于
石磅溪涧
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2023-01-13 16:02
人工智能
算法
强化学习
Q-Learning
算法
强化学习
Q-Learning
算法前言基本概念基本概念递推关系
Q-learning
基本原理注意事项局限性仿真前言学习这个算法有一段时间了,但是因为自己犯懒一直没有整理。
Peaceful-Boy
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2023-01-13 07:42
RL
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