dqn

动手强化学习（六）：DQN 算法

动手强化学习（六）：DQN算法1.简介2.CartPole环境3.DQN3.1经验回放3.2目标网络4.DQN代码实践5.以图像为输入的DQN算法6.小结文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推）本文所有代码均可在
Jasper0420·2022-05-22 07:24

强化学习基础记录

一、Q-learningQ-learing最基础的强化学习算法，通过Q表存储状态-动作价值，即Q(s,a)，可以用在状态空间较小的问题上，当状态空间维度很大时，需要配合神经网络，扩展成DQN算法，处理问题
喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:06

强化学习基础记录

DQN强化学习记录一、环境介绍二、算法简单介绍  DQN算法是Q-learning算法与深度神经网络的结合(Deep-Q-Network)，用于解决维度过高的问题。
喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:06

dqn系列梳理_强化学习--从DQN到PPO， 流程详解

说在前面本文只讲述强化学习常见算法的实现流程，不涉及原理推倒，原理上的东西，推荐看李宏毅老师的强化学习课程。本文包括:NatureDQN,DoubleDQN,PrioritizedReplayDQN,DuelingDQN,PolicyGradient,Actor-Critic,DDPG,PPO算法的流程。本文流程是基于莫凡的RL代码进行梳理。(建议同时打开两个页面，一边看流程图，一边看流程说明)N
粢范团·2022-05-16 07:58

强化学习-PPO

论文地址ProximalPolicyOptimizationAlgorithms流程图参考强化学习–从DQN到PPO，流程详解代码实现参考PPO实现（Pendulum-v0）importgymimportargparseimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.p
我的辉·2022-05-16 07:06

深度强化学习之：PPO训练红白机1942

本篇是深度强化学习动手系列文章，自MyEncyclopedia公众号文章深度强化学习之：DQN训练超级玛丽闯关发布后收到不少关注和反馈，这一期，让我们实现目前主流深度强化学习算法PPO来打另一个红白机经典游戏
算法码上来·2022-05-16 07:55

Pytorch(Python)中的itertools.count()函数

在看深度强化学习DQN代码时，遇到这段代码，搞了好久都没看明白。完整代码参考这个博客。
难受啊！马飞...·2022-05-11 07:17

强化学习 7—— 一文读懂 Deep Q-Learning（DQN）算法

上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近（ValueFunctionApproximation，VFA）的理论，本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。
jsfantasy·2022-04-19 07:53

【强化学习】 Nature DQN算法与莫烦代码重现（tensorflow)

DQN,(DeepQ-Learning)是将深度学习与强化学习相结合。在Q-learning中，我们是根据不断更新Q-table中的值来进行训练。
努力写代码的小梁·2022-04-19 07:11

强化学习基础 | (13) 策略梯度(Policy Gradient)

原文地址在前面讲到的DQN系列强化学习算法中，我们主要对价值函数进行了近似表示，基于价值来学习。
CoreJT·2022-04-14 07:21

强化学习知识要点与编程实践（6）——基于策略梯度的深度强化学习

1.基于策略学习的意义2.策略目标函数3.Actor-Critic算法4.深度确定性策略梯度(DDPG)算法5.编程实践本文未经许可，禁止转载，如需转载请联系笔者0.引言前一章《价值函数的近似表示（含DQN
ReEchooo·2022-04-14 07:48

强化学习（4）：Double DQN、Prioritized Experience Replay DQN和Dueling DQN

对于DQN算法的改进主要有三种——DoubleDQN算法、PrioritizedExperienceReplayDQN算法和DuelingDQN算法
棉花糖灬·2022-04-11 07:55

论文笔记7：Prioritized Experience Replay

Ea9z7rbX4jMNcr01YuTgqiRn2AVofeznnVuNTUdMmZvjqZ_odCdrm13FiahPkyur&wd=&eqid=9dd06a3a00005cfa000000035b2c5e1dPrioritizedExperienceReplay(DQN
uuummmmiiii·2022-04-11 07:54

深度强化学习之Capstone项目——基于DQN的赛车游戏

引言  本节将介绍一个对抗DQN的实现过程，这基本上与常规的DQN相同，只是将全连接层分解为两个分支，即值分支和优势分支，且这两个分支最终汇聚在一起来计算Q函数。
北木.·2022-04-11 07:18

经验回放（Experience Replay)

复习DQN:动作价值函数，依赖于当前动作a和状态s。基于当前的动作s给所有的动作打分，反映动作的好坏。DQN就是用神经网络来近似，神经网络的参数记作w。
whzooz·2022-04-11 07:42

强化学习笔记 experience replay 经验回放

1回顾：DQNDQN笔记State-actionValueFunction(Q-function)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客DQN是希望通过神经网络来学习Q(s,a)的结果，我们输入一个人状态
UQI-LIUWJ·2022-04-11 07:41

DQN——深度强化学习的理解以及keras实现

1.起源Q-learing是一种经典的时序差分离线控制算法，与之相对的SARSA算法是时序差分在线控制算法的代表。所谓的在线，是一直使用一个策略来更新价值函数和选择新的动作。而离线是使用两个控制策略，一个策略用于选择新的动作，另一个策略用于更新价值函数。①SARSA算法流程为：起初，我们使用ϵ−\epsilon-ϵ−贪婪法在当前状态S选择一个动作A，这样系统会转到一个新的状态S′S^\primeS
SaMorri·2022-04-11 07:38

第十章 深度强化学习-Prioritized Replay DQN

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录第十章深度强化学习-PrioritizedReplayDQN10.1介绍-说明经验回放随机采样存在的问题10.2优先级回放10.2.1一个启发性的例子10.2.2基于TD误差的优先级排序10.2.3随机优先级10.2.4降低偏差10.3ATARI实验结果参考文献第十章深度强化学习-PrioritizedReplayDQN论文地址：https://arx
松间沙路hba·2022-04-11 07:06

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 A2C with baseline

目录1.引言2.数学推导3.算法1.引言我们上次介绍了利用到了baseline的一种算法：REINFORCE。现在我们来学习一下另一种利用到baseline的算法：AdvantageActor-Critic(A2C)2.数学推导我们在Sarsa算法中推导出了这个公式，我们分部期望两边对求期望我们便得到了关于状态价值函数的递推关系式使用蒙特卡罗算法近似右侧期望，我们得到又由，也是使用蒙特卡罗算法，我
ZDDWLIG·2022-04-11 07:34

【强化学习-10】Experience replay：经验回放 (DQN的高级技巧)

Experiencereplay：经验回放-DQN的高级技巧Experiencereplay本笔记整理自(作者:ShusenWang):https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx
刘兴禄·2022-04-11 07:32

强化学习—— Target Network & Double DQN（解决高估问题，overestimate）

强化学习——TargetNetwork&DoubleDQN（解决高估问题，overestimate）1TD算法2.高估问题2.1Maximization2.1.1数学解释2.1.2动作价值函数的高估2.2Bootstrapping2.3高估是否有害3.高估的解决方案3.1TargetNetwork3.1.1TargetNetwork的结构3.1.2学习方式3.2DoubleDQN4.总结1TD算法
CyrusMay·2022-04-11 07:00

基于Pytorch的强化学习(DQN)之REINFORCE VS A2C

目录1.引言2.比较3.本质联系1.引言我们前面两次学习了与baseline有关的两种算法：REINFORCE和A2C，仔细阅读的同学会发现两者的神经网络的结构是一致的，那么这两者究竟有什么关系呢？2.比较我们先来看看两者的算法REINFORCE:观测到从时刻到游戏结束的一个trajectory计算观测到的return计算误差更新策略网络更新价值网络A2C:观测到一个transition计算TDt
ZDDWLIG·2022-04-11 07:27

强化学习—— 经验回放（Experience Replay）

强化学习——经验回放（ExperienceReplay）1、DQN的缺点1.1DQN1.2DQN的不足1.2.1经验浪费1.2.2相关更新（correlatedupdate）2经验回放2.1简介2.2计算步骤
CyrusMay·2022-04-11 07:56

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·2022-04-09 07:03

强化学习—— TD算法（Sarsa算法+Q-learning算法）

1.1TDTarget1.2表格形式的Sarsa算法1.3神经网络形式的Sarsa算法2.Q-learning算法2.1TDTarget2.2表格形式的Q-learning算法2.3神经网络形式的Q-learning算法（DQN
CyrusMay·2022-04-09 07:28

AI基础：深度强化学习之路

从2013年DQN（深度Q网络，deepQnetwork）出现到目前为止，深度强化学习领域出现了大量的算法，以及解决实际应用问题的论
风度78·2022-04-06 07:23

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 REINFORCE with baseline

目录1.引言2.估计2.1估计期望2.2估计价值函数2.3估计状态函数3.算法3.1策略网络3.2价值网络1.引言我们上次讲到了baseline的基本概念，今天来讲讲使用到baseline的常用算法：REINFORCE2.估计我们之前得到了状态价值函数的梯度表达式我们希望使其梯度上升，现状就需要解决这么几个难题：等式右侧是一个期望表达式，不好计算；含有未知的；含有未知的，现在我们来解决这几个问题。
ZDDWLIG·2022-04-06 07:08

dqn推荐系统_[论文阅读] CRS - 基于强化学习的对话推荐系统

标题：ConversationalRecommenderSystem作者：YuemingSun,YiZhang单位：UniversityofCalifornia,SantaCruz会议：SIGIR-2018链接：arxivcode：PyTorch版本代码由于最近在做对话推荐系统的相关工作，今天我分享一篇SIGIR-2018的一篇paper《ConversationalRecommenderSyst
weixin_39958631·2022-04-05 07:30

Pytorch DQN Double DQN Dueling DQN 实现跑 Highway

本文章已经基于读者掌握了DQN,DoubleDQN,DuelingDQN的基础之上所做的代码，DQN入门链接莫凡DQN知乎白话文DQNDoubleDQN莫凡DoubleQN知乎白话文DoubleDQNDuelingDQN
csdn_Flying·2022-04-05 07:28

深度强化学习方法（DQN）玩转Atari游戏（pong）

这篇文章主要记录如何用DQN实现玩Atari游戏中的Pong，希望对和我一样的小白有所帮助，文章最后附本文代码及参考代码。
libenfan·2022-04-05 07:12

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Baseline 基本概念

目录1.引言2.数学推导2.1引理2.2改进的策略梯度2.3蒙特卡罗模拟3.baseline的选择1.引言我们前面讲过策略梯度下降算法，现在来介绍一种加快收敛速度的方法：设置Baseline。2.数学推导我们之前推导过状态价值函数梯度的公式，以下证明源于这个公式。2.1引理我们先证明一个引理：其中是不依赖于的量这个引理告诉我们：只要我们找到一个不依赖于的量，就有2.2改进的策略梯度由与我们得到这样
ZDDWLIG·2022-04-05 07:59

关于C++ libtorch调用pytorch模型的总结

最近接到了一个需求，需要把一个用python基于pytorch实现的DQN强化学习模型移植到Arm平台。
定位非常的精准·2022-04-04 07:19

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multi-agent 基本概念

目录1.引言2.基本分类2.1Fullycooperative2.2Fullycompetitive2.3Mixedcooperative&competitive2.4Selfinterested3.专业术语3.1stateandaction3.2statetranstition3.3rewardandreturn3.4policynetwork3.5statevaluefunction3.6co
ZDDWLIG·2022-04-04 07:55

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Dueling Network

目录1.引言2.数学推导2.1最优价值函数2.2最优状态函数2.3优势函数3.网络结构3.1优势网络3.2状态网络3.3新的DQN1.引言我们之前学习了许多DQN的优化技巧，现在我们再来看看一种有趣的DQN
ZDDWLIG·2022-04-04 07:54

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Overestimation

目录1.引言2.Overestimation2.1Maximization2.2Bootstrapping3.Solution3.1TargetNetwork3.2DoubleDQN1.引言我们现在来介绍在TD算法中出现的一类问题：高估(overestimation)。这个问题会极大地影响TD算法的准确性，下面来具体介绍高估问题和其解决方案。2.Overestimation我们所说的高估指的是对T
ZDDWLIG·2022-04-04 07:53

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Experience Replay

目录1.引言2.经验回放算法2.优先经验回放2.1抽取方法改进2.2学习率修正1.引言我们之前学过TD算法，基本的TD算法的思路如下观测到一个transition计算TDtarget计算TDerror梯度下降我们发现一个transition在使用之后就会被丢弃了，我们不会在后面使用到它，这样的训练速度就非常慢：想象AI在打boss，但是一下就被秒了，它从中获取不到足够的信息，只能一遍又一遍地去刷b
ZDDWLIG·2022-04-04 07:22

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multi-agent 训练架构

目录1.引言2.训练架构2.1Fullydecentralized2.2Fullycentralized2.3Centralized&Decentralized1.引言我们上一次讲到了Multi-agent的基本概念，现在来讲讲具体的训练方法，以Actor-Critic方法为例。2.训练架构我们知道在Single-agent中的Actor-Critic方法中需要一个策略函数作为Actor进行执行a
ZDDWLIG·2022-04-04 07:30

深度确定性策略梯度（DDPG）

对于连续的动作控制空间，Q-learning与DQN等算法是无法处理的。我们无法用这些算法穷举出所有action的Q值，更无法取其中最大的Q值。
行者AI·2022-03-30 14:53

【强化学习】策略梯度Policy-Gradient

强化学习方法的引入策略梯度的优化目标策略函数的设计Softmax策略函数Gauss策略函数蒙特卡罗策略梯度reinforce算法小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Value-based强化学习方法的不足Q-learning、Sarsa、DQN
最忆是江南.·2022-03-30 07:09

强化学习 10 —— Policy Gradient详细推导

前面几篇文章价值函数近似、DQN算法、DQN改进算法DDQN和DuelingDQN我们学习了DQN算法以及其改进算法DDQN和DuelingDQN。
jsfantasy·2022-03-30 07:31

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

本文是第一部分，将从基础理论讲解到DQN的各种变体。
CristianoC20·2022-03-29 07:19

强化学习——从Q-Learning到DQN

1学习目标复习Q-Learning；理解什么是值函数近似（FunctionApproximation）；理解什么是DQN，弄清它和Q-Learning的区别是什么。
all is okk·2022-03-29 07:49

强化学习进阶——DQN

Action-ValueFunction动作价值函数Optimalvaluefunction最优价值函数策略迭代和值迭代Q-LearningQ-Learning算法EE问题DQNQ-Learning神经网络化DQN
Mr_哲·2022-03-29 07:49

强化学习（二）—— 价值学习（Value-Based）及DQN

强化学习（二）——价值学习（Value-Based）及DQN1.DQN介绍2.TD算法介绍3.案例1.DQN介绍DeepQNetwork目标：最大化累计奖励（回报U）通过神经网络近似最优动作价值函数：Q
CyrusMay·2022-03-29 07:09

强化学习之DQN代码（pytorch实现）

本代码取自周博磊强化学习课程https://space.bilibili.com/511221970/channel/detail?cid=105354&ctype=0源码：https://download.csdn.net/download/tianjuewudi/24541126此处程序个人感觉过多过乱，应整理出属于自己风格的代码结构，这是编程实现必不可少的环节。导入包importgymfro
微笑小星·2022-03-27 07:28

基于Pytorch的强化学习(DQN)之Sarsa算法

目录1.引言2.数学推导2.算法步骤1.引言我们现在来学习一下强化学习中一种常用的算法：Sarsa算法。它常用于学习动作价值网络，它是通过Q表的形式进行决策，在Q表中挑选值较大的动作值施加在环境中来换取奖惩，也就是根据计算出来的Q值来作为选取动作的依据2.数学推导我们知道动作价值函数就是return对于随机变量state和action的期望值，即：我们之前推导过一个return的递推式：将其代入得
ZDDWLIG·2022-03-27 07:47

基于Pytorch的强化学习(DQN)之蒙特卡罗算法

目录1.大数定律2.估算圆周率2.1公式2.2代码2.估算定积分3.1公式3.2代码1.大数定律大数定律是蒙特卡罗算法的理论依据，大数定律的内容如下在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。我们来简单看看伯努利大数定律的严格数学表达：设是次独立试验中事件A发生的次数，且事件A在每次试验中发生的概率为，则对任意正数有通俗地说，这个定理就是在试验不变的条件下，重复试验多
ZDDWLIG·2022-03-27 07:17

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multistep TD target

目录1.引言2.数学推导3.文献1.引言我们之前已经学习了Sarsa算法和Q-learning算法，我们知道这两者都是基于TD算法的，我们又知道TD算法效果改变受TDtarget影响，我们思考一下，如果我们选用包含真实信息更多的TDtarget，效果会不会更好呢？下面我们来进行数学推导。2.数学推导一切都源于这个公式：，我们再使用这个公式将展开得到这个公式相较于前一个公式更加精确，因为它含有两个真
ZDDWLIG·2022-03-27 07:42

基于Pytorch的强化学习(DQN)之Q-learning

目录1.引言2.数学推导3.算法1.引言我们上次已经介绍了Saras算法，现在我们来学习一下和Saras算法非常相似的一个算法:Q-learning算法。Q-learning是一种用于机器学习的强化学习技术。Q-learning的目标是学习一种策略，告诉Agent在什么情况下要采取什么行动。它不需要环境模型，可以处理随机转换和奖励的问题，而无需进行调整。对于任何有限马尔可夫决策过程（FMDP），Q
ZDDWLIG·2022-03-27 07:42

强化学习笔记：DQN和DDQN

本文整理于datawhalechina.github.io的强化学习教程0x01intro在Q-learning中，我们学习的是一个“评论函数”Qπ(s,a)Q^\pi(s,a)Qπ(s,a)，通过其函数值判断当前状态sss下采取动作aaa好不好。这个评论函数的输出值取决于agent的策略π\piπ，即我们只能根据agent的具体策略才能判断他这个动作到底是好还是不好。下面，为方便起见，我们将Qπ
Nu1Lpo1hT3r·2022-03-26 06:36
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他