dqn 第10页

第1期技术: DQN算法原理及实现过程

深度强化学习实验室（DeepRLhub）访问官网：http://deeprlhub.com特别声明：本文是作者在充分知晓著作权细则的情况下，经过个人付出或者翻译他人著作内容，并已注明翻译原文来源的情况下授权给《深度强化学习实验室》CSDN博客发布，内容仅供深度强化学习领域的爱好者分享与交流使用，无任何商业行为，出处解释权归深度强化学习实验室，内容版权和解释权归作者所有，如有任何侵犯他人利益，请联系

深度强化学习实验室·2022-11-23 22:05

近端策略优化（proximal policy optimization）算法简述

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,proximalpolicyoptimization相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述DQN（deepQ-network）算法简述

星海浮生·2022-11-23 22:04

actor-critic 相关算法简述

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,actor-critic相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述近端策略优化（proximalpolicyoptimization）算法简述DQN

星海浮生·2022-11-23 22:04

DQN算法的原理与复现

瞬时奖励：做了一个动作就能获得的奖励经验奖励：按照训练时的经验，上一系列动作发生之后，接下来怎么做才能获得更大的奖励，换句话就是说根据复盘经验去研究如何更好地补刀,从而形成一系列的动作(连招)DQN自然就是加入深度神经网络进行预测

丰。。·2022-11-23 22:03

策略梯度法（policy gradient）算法简述

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,policygradient相关笔记：近端策略优化（proximalpolicyoptimization）算法简述DQN（deepQ-network）算法简述

星海浮生·2022-11-23 22:33

DQN（deep Q-network）算法简述

本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍深度强化学习（deepreinforcementlearning）中的DQN（deepQ-network）算法。

星海浮生·2022-11-23 22:32

深度强化学习-Double DQN算法原理与代码

深度强化学习-DoubleDQN算法原理与代码引言1DDQN算法简介2DDQN算法原理3DDQN算法伪代码4仿真验证引言DoubleDeepQNetwork(DDQN)是对DQN算法的改进，有效提升了算法的性能

indigo love·2022-11-23 12:58

用深度强化学习玩游戏之DQN实战笔记

用深度强化学习玩游戏之DQN实战笔记前言环境配置游戏环境信息提取及建模（1）血量信息提取（2）击打信息提取（3）智能体动作设置（4）奖励设置所用算法——DQN(DeepQNetwork)实际表现前言本项目基于

NathanWu7·2022-11-23 12:37

强化学习DQN实践——CartPole-v0完整代码分析+详细注释

介绍使用PyTorch从OpenAIGym中的CartPole-v0任务上训练一个DeepQLearningAgent必须在两个动作之间做出决定-向左或向右移动推车-以使连接到它的杆保持直立。分析过程https://pytorch123.com/SeventhSection/ReinforcementLearning/实验结果完整代码+详细注释"""1.需要的包"""importgymimport

YTIANYE·2022-11-23 08:54

深度强化学习——DQN算法原理

DQN算法原理一、DQN算法是什么二、DQN训练过程三、经验回放（ExperienceReplay）四、目标网络（TargetNetwork）1、自举（Bootstrapping）2、目标网络：五、DoubleDQN

流萤点火·2022-11-23 05:54

DQN论文笔记

DQN论文笔记1.Abstract2.Background3.Technology利用CNN进行值函数拟合采用经验回放方法进行强化学习训练设置targetnetwork单独计算TD目标Summary参考

微笑~你好·2022-11-23 05:07

Dueling DQN论文笔记

DuelingDQN论文笔记AbstractBackgroundTechnologyModelArchitectureSummary参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9923859.htmlAbstract与DoubleDQN优化目标Q值的计算、PrioritizedExperienceReplay优化经验回放的采样概率不同，该论文通过优化神经网络结构的方式使

微笑~你好·2022-11-23 05:07

Double DQN 论文阅读笔记（估计误差导致的过度乐观）

原文地址问题更普遍地证明，任何类型的估计误差都可能导致向上偏差，无论这些误差是否是由于噪声、函数近似、非平稳性或任何其他来源。关于这个问题的实验证明这张图是实验性质的。前提：横坐标是状态S，这里每个状态有10个动作a。真实值是Q∗(s,a)Q_{*}(s,a)Q∗(s,a)假设真正的最佳价值只取决于状态，所以每个动作都有相同的真实价值。图像的描述：图中左侧一列中紫色的曲线是定义好的真实价值。顶部是

Aries^_^·2022-11-23 05:36

dqn系列梳理_系列论文阅读——DQN及其改进

DQN作为DRL的开山之作，DeepMind的DQN可以说是每一个入坑深度增强学习的同学必了解的第一个算法了吧。

weixin_39908985·2022-11-23 05:36

Human-level control through deep reinforcement learning-2015 DQN论文研读

Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning-2015DQN论文研读DQN是强化学习的代表算法之一，它的原文是发表在Nature上的Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning

念一千遍蝴蝶·2022-11-23 05:05

【论文笔记】强化学习DQN专题经典论文6篇

openAIspinning-upkeypaperlist文章目录引子PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning,Mnihetal,2013.Algorithm:DQN.DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs

邵政道·2022-11-23 05:02

Q-learning++ DQN系列论文小梳理

基本以DQN和Rainbow为核心画的图。左边虚线框是DNN（DL，deeplearning）出现之前的强化学习算法和技巧。分别对应到DQN一家的特定算法。

邵政道·2022-11-23 05:32

DQN论文阅读

PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningHuman-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning0介绍从深度学习角度看，监督学习其实是手动标注数据，然后进行学习。而强化学习是从稀疏的、有噪声的和延迟的奖励信号中学习。与监督学习中发现的输入和输出之间的直接联系相比，行动action和奖励reward之间的延迟可能长

风可。·2022-11-23 05:30

强化学习论文分析4---异构网络_强化学习_功率控制《Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent....》

目录一、文章概述二、系统目标三、应用场景四、算法架构1.微基站处----DQN2.宏基站处---Actor-Critic五、伪代码六、算法流程图七、性能表征1.收敛时间2.信道总容量本文是对论文《DeepReinforcementLearningforMulti-AgentPowerControlinHeterogeneousNetworks

@白圭·2022-11-22 21:16

内在好奇心模型(Intrinsic Curiosity Module,ICM)-论文Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction

2）模仿学习，其实也就是使用专家演示数据引导训练，典型的代表就是DQN中使用的transitio

难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

使用DQN问题整理

一、原始github地址https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow二、安装环境-python3.7.13-gym0.15.7-tqdm4.61.2-tensorflow1.15.0

Rory602·2022-11-22 08:15

使用MindSpore Reinforcement实现深度Q学习

本教程展示了使用MindSporeReinforcementAPI实现深度Q学习（DQN）算法。注：为保证清晰性和可读性，仅显示与API相关的代码，不相关的

qq_36893844·2022-11-22 06:36

【最新】如何降低深度强化学习研究的计算成本(Reducing the Computational Cost of DeepRL)...

://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/人们普遍认为，将传统强化学习与深度神经网络相结合的深度强化学习研究的巨大增长始于开创性的DQN

深度强化学习实验室·2022-11-21 22:44

强化学习经典model-free方法总结

强化学习经典model-free方法总结1.基于值函数(value-based)的方法1.1sarsa1.2Q-learning1.3DQN1.4DoubleDQN1.5DuelingDQN1.6QR-DQN1.7Rainbow2

ReEchooo·2022-11-21 21:59

深度强化学习面试题汇总

个人回答DQN的几个变种以及各自解决了哪些问题？个人回答深度强化学习中的DQN和A3C区别与联系？策略梯度的推导过程？策略梯度和actor-critic的关系与对比？A3C和DDPG区别和共同点？

小郁同学·2022-11-21 21:59

深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF

一、存在的问题DQN是一个面向离散控制的算法，即输出的动作是离散的。对应到Atari游戏中，只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制。

智元元·2022-11-21 21:28

【重磅总结】170道强化学习面试题目汇总，助力实验室RLer冲刺求职季！

DQN的几个变种以及各自解决了那些问题？深度强化学习中的DQN和A3C区别与联系？策略梯度的推导过程？策略梯度和actor-critic的关系与对比？A3C和DDPG区别和共同点？

深度强化学习实验室·2022-11-21 21:54

DQN网络代码调用env.reset()后存储观测信息报错问题ValueError: setting an array element with a sequence.解决处理

在强化学习DQN网络代码实现过程中，针对gym环境中的LunarLander-v2模拟游戏进行学习任务。

Vulcan_Q·2022-11-21 20:57

JoyRL文献笔记-1-Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

本文的贡献：是深度强化学习算法DQN的开山之作，是第一篇将深度学习DL感知能力与强化学习RL序贯决策能力相结合的论文。本文提出了第一个通过强化学习直接从高维感官输入中成功学习

luckywlj0115·2022-11-20 23:13

18_Reinforcement Learning_CartPole_reduce_mean_Q-Value Iteration_Q-learning_DQN_get_weights_replay

ReinforcementLearning(RL)isoneofthemostexcitingfieldsofMachineLearningtoday,andalsooneoftheoldest.Ithasbeenaroundsincethe1950s,producingmanyinterestingapplicationsovertheyears,(Formoredetails,besureto

LIQING LIN·2022-11-20 23:28

【强化学习】TensorFlow2实现DQN(处理CartPole问题)

文章目录1.情景介绍2.DQN（DeepQNetwork）核心思路：3.DQN算法流程4.代码实现以及注释5.实验结果文章阅读预备知识：QLearning算法的基本流程、TensorFlow2多层感知机的实现

宛如近在咫尺·2022-11-20 19:55

DQN：深度Q-网络

DQN算法的基本思路来源于Q-Learning，不同于Q-learning，DQN的Q值不是直接通过状态值s和动作a来计算的，而是通过神经网络来计算的。

不负韶华ღ·2022-11-20 13:01

Deep Q-Network 学习笔记（六）—— 改进④：dueling dqn

这篇同样是完全没看懂Orz，这里只做实现记录。。要改动的地方只是在神经网络的最后一层做下调整即可。defcreate(self):neuro_layer_1=3w_init=tf.random_normal_initializer(0,0.3)b_init=tf.constant_initializer(0.1)#--------------创建eval神经网络,及时提升参数-----------

weixin_34032827·2022-11-20 13:56

机器学习应用——强化学习&课程总结实例 “自主学习Flappy Bird游戏”（MDP&蒙特卡洛强化学习&Q-learning&DRL&DQN）

实例读完本篇，你将了解：一、强化学习1.相关概念2.马尔可夫决策过程（MDP）（modelbase模型）3.蒙特卡洛强化学习4.Q-learning算法5.深度强化学习（DRL）6.DeepQNetwork(DQN

柠檬茶@·2022-11-20 13:54

深度学习（四十）——深度强化学习（3）Deep Q-learning Network（2）, DQN进化史

DeepQ-learningNetwork（续）NatureDQNDQN最早发表于NIPS2013，该版本的DQN，也被称为NIPSDQN。

antkillerfarm·2022-11-20 13:11

【整理】用简单逻辑图理解DQN（deep Q-learning）的学习过程

强化学习中最基本的深度学习方法即为DQN，在通过学习马尔科夫链、贝尔曼方程和最基本的Q-learning后，将DQN的方法的理解过程记录于此。

_Waters·2022-11-20 13:05

手把手自制人工智能AI游戏1（附源码）

本文就将利用DQN算法玩转小时候经典的游戏-俄罗斯方块游戏。

大龙剑神·2022-11-20 08:27

手把手带你实现DQN（TensorFlow2）

大家好，今天给大家带来DQN的思路及实现方法。关于DQN，就不用我多做介绍了，我会以最简短明白的阐述讲解DQN，尽量让你在10分钟内理清思路。非常重要的一点！！！非常重要的一点！！！

甫治精·2022-11-20 08:51

【强化学习】时序差分TD error的通俗理解

v=jflq6vNcZyA&list=PLvOO0btloRnsiqM72G4Uid0UWljikENlU&index=2在我们优化dqn的时候，损失函数式TDerror。

风可。·2022-11-20 00:00

无人机+强化学习开源项目、工具包汇总（二）

2.固定翼飞行控制的深度强化学习这是一个深度Q网络(DQN)强化学习代理，它

Killer015·2022-11-20 00:44

强化学习总结

：●强化学习：寻找一个合适的函数，将观察到的环境（environment）作为输入，目标是最大化回报（reward）（从经验中学习）RLAlgorithms1.0绪论a.更新策略：单步更新：DDPG，DQN

江畔无月·2022-11-19 01:54

小恐龙游戏python_补一波之前说好的用DQN自动玩Chrome浏览器的小恐龙游戏呗~

原文链接补一波之前说好的用DQN自动玩Chrome浏览器的小恐龙游戏呗~mp.weixin.qq.com效果展示在cmd窗口运行如下命令即可：模型训练:pythonTRexRush.py--resume

weixin_39815879·2022-11-16 12:09

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs（DRQN）

为了解决这些缺点，本文研究了用循环LSTM替换卷积后的第一个全连接层，从而在DQN中增加循环的影响。

西西弗的小蚂蚁·2022-11-16 11:06

强化学习-从Q-Learning到DQN(Deep Q-Network)

强化学习-从Q-Learning到DQN(DeepQ-Network)强化学习是一种从环境状态映射到动作的学习，目标是使agent在与环境environment交互过程中获得最大的累积奖赏。

zjlwdqca·2022-11-14 19:17

DQN理论基础及其代码实现【Pytorch + CartPole-v0】

DQN算法的理论基础基于动态规划方法、基于蒙特卡罗方法和基于时间差分的方法都有一个基本的前提条件：状态空间和动作空间是离散的，而且状态空间和动作空间不能太大。

奋斗的西瓜瓜·2022-11-13 11:44

DeepExploit——基于强化学习的自动渗透工具

1.3Metasploit简介1.3.1Metasploit渗透步骤——以MS17-010为例1.3.2Metasploit三大重要参数1.4.1A3C算法背景——强化学习1.4.2A3C算法背景——DQN1.4.3A3C2

Zichel77·2022-11-13 11:21

2019/5/12 由机器学习引入强化学习

任何强化学习方法的理论基础都分三部分，拿DQN举例。第一部分马尔科决策模型，无后效性，DQN做决策时可以只考虑当下不必回顾之前的选择。

茶花煮酒·2022-11-06 15:36

‘GridEnv‘ object has no attribute ‘unwrapped‘问题的解决

AttributeError:'GridEnv'objecthasnoattribute'unwrapped'以下是错误报告：Traceback(mostrecentcalllast):File"Z:\DQN

AwakeFantasy·2022-11-06 13:08

DQN入坑教程

最近在自学DQN，主要参考了Pytorch上的这个DQN教程。

社交达人叔本华·2022-11-02 00:45

动手强化学习（九）：策略梯度算法

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DuelingDQN1.简介2.策略梯度3.REINFORCE4.REINFORCE代码实践5.小结6.扩展：策略梯度证明文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推

Jasper0420·2022-10-28 10:23

推荐频道

dqn