dqn

Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

Introduction深度增强学习DeepReinforcementLearning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。简单的说，就是和人类一样，输入感知信息比如视觉，然后通过深度神经网络，直接输出动作，中间没有hand-crafted工作。深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力。虽然将深度学习
songrotek·2020-08-26 23:07

强化学习策略梯度梳理1 - REINFORCE（附代码）

策略梯度梳理REINFORCE策略梯度（PG）REINFORCEREINFORCE-baseline对比DQN总结主要参考文献ReinforcementLearning:Anintroduction，Sutton
ThousandsOfWind·2020-08-26 08:48

“强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践”免费课程 学习心得

“强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践”免费课程学习心得1.课程基本情况1.1课程初体验1.2对DQN的基本理解1.3基于策略的强化学习总结1.课程基本情况作为一名AI小白，今年暑期有幸参加了百度AI
GeGee的世界·2020-08-25 17:55

深度强化学习中的NAF算法-连续控制（对DQN的改进）

DQN算法以及之前的种种改进都是面向离散的action的，DQN算法没有办法面向连续的action，因为Q值更新的时候要用到求最大的action。
zhaoying9105·2020-08-25 01:55

深度强化学习中的DQN系列算法

DQN是考虑到维度灾难，在q-learning算法的价值函数近似ValueFunctionApproximation基础上修改的。
zhaoying9105·2020-08-25 01:23

强化学习之DQN和policy gradient

1）什么是DQN？出发点是什么？优点是什么？创新点是什么？  
追光者2020·2020-08-25 01:40

DQN

IwilltryallouttodiscusstheDQNalgorithminthisarticle.BasicIntroductionWehavewitnessedthepowerofdeeplearningaboutsolvinghigh-computationproblemsandthestrenghofreinforcementlearningatdecision-making.Tryi
williamyi96·2020-08-25 01:50

【强化学习】策略梯度算法（Policy Gradient）

蒙特卡罗策略梯度过程策略梯度小结策略梯度（PolicyGradient）ValueBased&PolicyBased在DQN算法中，主要对价值函数进行了近似表示，基于价值来学习。
catchy666·2020-08-25 01:17

深度强化学习（3）Prioritized Replay DQN

DQN的成功归因于经验回放和独立的目标网络。DoubleDQN改进了
#妖言惑众·2020-08-25 01:39

深度强化学习之策略梯度和优化(一) — PolicyGradient

引言  之前所讲的各种强化学习算法，如DQN、DRQN、A3C。在这些算法中，目标都是为了找到正确的策略，以便能够获得最大的奖励。
北木.·2020-08-25 01:06

Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation

ResearchTopicLearninggoal-directedbehaviorinenvironmentswithsparsefeedbackisamajorchallengeforreinforcementlearningalgorithms.这里有两个名词需要注意：goal-directedbehavior,sparsefeedback这篇文章提出了一种hierarchical-DQN
Vic_Hao·2020-08-25 01:29

笔记：强化学习 策略梯度算法

QLearning，SARSA，DQN本质上都是学习一个价值函数Q函数。在环境决策时需要首先确定当前的状态，然后根据Q（s,a）选择一个价值较高的动作去执行策略梯度算法策略梯度算法和他们都不同。
朱小丰·2020-08-25 01:57

【强化学习】中Q-learning,DQN等off-policy算法不需要重要性采样的原因

由于Q-learning采用的是off-policy，如下图所示但是为什么不需要重要性采样。其实从上图算法中可以看到，动作状态值函数是采用1-step更新的，每一步更新的动作状态值函数的R都是执行本次A得到的，而我们更新的动作状态值函数就是本次执行的动作A的Q(S,A)Q(S,A)Q(S,A)。就算A不是通过greedygreedygreedy策略选择的（是通过ϵ−greedy\epsilon-g
贰锤·2020-08-25 01:19

深度强化学习DQN

DQN模型输入的是处理后的连续帧图像（降维幅度图），经过卷积层层后接两个全连接层，输出是所有动作的Q值。
Time-Net·2020-08-25 01:23

强化学习笔记+代码（七）：Actor-Critic、A2C、A3C算法原理和Agent实现(tensorflow)

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-25 01:06

强化学习笔记+代码（五）：Double-DQN、Dueling DQN结构原理和Agent实现

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-25 01:05

强化学习笔记+代码（二）：SARSA算法原理和Agent实现

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-25 01:05

强化学习笔记+代码（三）：Q-learning算法原理和Agent实现

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-25 01:05

关于DQN中的疑惑

我有个问题想请教，DQN中，在初始化阶段Qfunction和Targetnetwork输出都是随机的，那么减少这两个随机输出的误差为什么能update出一个好的policy，是reward起的作用吗，如果是
seedjack·2020-08-25 01:11

DQN理解

参考了这位莫烦大佬：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-4-gym/
qq_39861441·2020-08-25 01:41

policy gradient 的理解

参考：策略梯度理解及TensorFlow实现李宏毅深度强化学习笔记（二）ProximalPolicyOptimization(PPO)李宏毅，深度强化学习DQN的缺点：  在DQN中，我们通过神经网络计算价值函数
小研一枚·2020-08-25 01:30

各种DQN

Q-learningDQN论文：Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearningDQN其实就是将深度学习与Q-learning结合起来了，建立了卷积神经网络来估计Q值。建立了Qnetwork,Qtargetnetwork(Q̂)两个网络，对每一个episode,t时刻时，对于状态st,利用ϵ-greedy选择一个actionat=argmaxaQ
研究僧m0_37600149·2020-08-25 00:20

优先经验回放(Prioritized Experience Replay)

经验回放（experiencereplay）在DQN算法中，为了打破样本之间关联关系，通过经验池，采用随机抽取经历更新参数。
lsjmax·2020-08-25 00:46

OPENAI-Baeslines-详解（二）-DQN中文

Zee带你看代码系列学习强化学习，码代码的能力必须要出众，要快速入门强化学习搞清楚其中真正的原理，读源码是一个最简单的最直接的方式。最近创建了一系列该类型文章，希望对大家有多帮助。传送门另外，我会将所有的文章及所做的一些简单项目，放在我的个人网页上。水平有限，可能有理解不到位的地方，希望大家主动沟通交流。邮箱：[email protected],andenjo
zachary2wave·2020-08-25 00:58

强化学习之策略梯度(Policy Gradient)

注意这里和DQN的区别就是DQN输出动作获取的Q值，而PolicyGradient输出的是动作的概率，两者的输出维度是一样的，但是含义不同。
choushi5845·2020-08-25 00:59

强化学习 - Deep RL开源项目总结

Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearningCODE链接（需）另外的链接（不需要）：kuz/DeepMind-Atari-Deep-Q-Learner实现的算法名称：DeepQ-Networks（DQN
born-in-freedom·2020-08-25 00:25

DQN通俗理解

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1597978859962737001&wfr=spider&for=pc
Levy_Y·2020-08-25 00:38

转自知乎，深度强化学习论文https://zhuanlan.zhihu.com/p/23600620

一.开山鼻祖DQN1.PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning，V.Mnihetal.,NIPSWorkshop,2013.2.Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning
zxx650·2020-08-25 00:29

关于DQN和Policy Gradient的学习

1.DQN的学习这里有思路和流程：http://www.cnblogs.com/cjnmy36723/p/7018860.html这里有DQN的伪代码，而且有俩个版本，区别就是targetQ的更新方式：
yanni0616·2020-08-25 00:27

强化学习笔记+代码（六）：Policy Gradient结构原理和Agent实现(tensorflow)

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-25 00:20

强化学习（二）：Policy Gradient理解

上一章已经介绍了基于值函数方法的简单的DQN的理解，而在深度强化学习领域另一种基于端到端思路的策略梯度（PolicyGradient）算法相较而言可能取得更好的结果，也更加方便理解。
Turing1996·2020-08-25 00:46

深度增强学习方向论文整理

V.Mnihetal.,NIPSWorkshop,2013.Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning,V.Mnihetal.,Nature,2015.二.DQN
csdn王艺·2020-08-25 00:15

安装Airsim并在Airsim仿真环境下进行DDPG DQN强化学习算法无人机训练

微软开源了基于虚幻4引擎的一款用于模拟无人机飞行的工具AirSim。用户可以用在虚幻引擎下模拟无人机的飞行并进行数据采集。非常适合做视觉算法的测试以及仿真环境的训练等等，下面介绍如何快速使用次仿真环境完成project的运行和使用。首先是要虚幻4引擎和airsim的安装，两篇讲得比较好的https://blog.csdn.net/Michael_Bzw/article/details/803620
RainStarX·2020-08-24 03:52

AirSim中使用DQN训练无人机避障和导航

AirSim是微软基于虚幻引擎开发的用于模拟无人机飞行的开源工具，项目地址：https://github.com/Microsoft/AirSim；在PythonClient文件夹中包含DQNDrone.py文件，代码思路基于DeepMind的神作:使用深度增强学习玩视频游戏实现的，论文地址：https://arxiv.org/abs/1312.5602v1。代码使用微软开发的CNTK开源深度学习
qianlinjun·2020-08-24 01:43

DQN探索超参

话不多述，上主题，今天就是想办法找到一些模型的超参数，看看怎么会更好的结果优化框架：parl的DQN工具一：optuna那就开始吧……
库页·2020-08-22 21:15

深度学习（四十一）——深度强化学习（4）A2C & A3C, DDPG

AC算法也可用于DRL领域，具体的做法和DQN类似：一个Actor网络，用来近似V值。一个Critic网络，用来近似Q值。
antkillerfarm·2020-08-22 01:59

MATLAB强化学习入门——五、倒立摆的DQN神经网络控制

在上一期中，使用DQN算法，我们让智能体能够顺利解决较大的网格迷宫问题。本期我们更进一步，尝试用DQN控制倒立摆。
忘了面孔的Batou·2020-08-21 11:24

智能搜索模型预估框架Augur的建设与实践

美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。
美团技术团队·2020-08-20 17:41

智能搜索模型预估框架Augur的建设与实践

美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。
美团技术团队·2020-08-20 17:40

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-basedDQN，Policy-basedDDPG两个主要算法，对目前state-of-art的算法（A3C
Mr丶Caleb·2020-08-20 07:04

用 Keras 搭建 Double DQN 模型

上一篇文章介绍了DQN以及如何用Keras一步一步搭建DQN模型，这篇文章我们来介绍一下DQN的改进算法：DoubleDQN。
Hongtao洪滔·2020-08-20 05:52

ROS开发笔记（9）——ROS 深度强化学习应用之keras版本dqn代码分析

在ROS开发笔记（8）中构建了ROS中DQN算法的开发环境，在此基础上，对算法代码进行了分析，并做了简单的修改：修改1：改变了保存模型参数在循环中的位置，原来是每个10整数倍数回合里面每一步都修改（相当于修改
天涯0508·2020-08-19 22:35

深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF

联系方式：[email protected]传统的DQN只适用于离散动作控制，而DDPG和NAF是深度强化学习在连续动作控制上的拓展。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。
草帽B-O-Y·2020-08-19 20:24

从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(1)——安装环境

目前准备使用第一层卷积神经网络，第二层LSTM的方式通过DQN增强学习的方式来训练这个神经网络。
蛋烘糕·2020-08-19 07:15

强化学习方法归纳

图1强化学习算法的分类强化学习方法主要包括：基于价值的方法，如Q-learning，DQN；基于策略搜索的方法（PolicyGradient）；以及两者的结合行为-评判模型（actor-critic）等
yeqiang19910412·2020-08-19 06:30

深度强化学习（DRL）一：入门篇

目录前言一、强化学习（RL）的基本概念二、主要强化学习算法2.1Qlearning2.2Deep-Qlearning2.3Double-DQN2.4Sarsa2.5Sarsalambda2.6A3C三、
ColinFred·2020-08-19 05:55

莫烦PYTHON——PyTorch——DQN 代码详解

莫烦PYTHON——PyTorch——DQN代码详解1简介2代码详解3显示效果1简介本文代码参考https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning
ClimberLYX·2020-08-19 05:06

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

强化学习初探 DQN+PyTorch+gym倒立摆登山车

文章目录1.随便说几句2.为什么选择DQN作为第一个入手的模型2.工具准备3.实现思路3.1.环境采样3.2Reward设计3.3Q值近似计算3.4主循环4.代码5.参考文献1.随便说几句疫情赋闲在家，
卡拉叽里呱啦·2020-08-19 03:37

强化学习（十）Double DQN (DDQN)

1.DQN的目标Q值
文宇肃然·2020-08-18 18:24
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