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Local Map-Based DQN Navigation and a Transferability Metric Using Scene Similarity 论文阅读

论文信息题目：LocalMap-BasedDQNNavigationandaTransferabilityMetricUsingSceneSimilarity作者：ShiweiLianandFeitianZhang来源：arXiv时间：2023Abstract在没有全球地图的未知环境中进行自主导航是移动机器人面临的长期挑战。虽然深度强化学习（DRL）因其泛化能力而引起了人们对解决此类自主导航问题的

玛卡巴卡_qin·2023-08-14 20:48

【王树森】深度强化学习(DRL)课程笔记：P2 价值学习

Value-BasedRL试图找出能预测最优action的Q*函数DeepQNetwork(DQN)TemporalDifference(TD)LearningExample如果在只到半路DC能不能更新模型

玛卡巴卡_qin·2023-08-13 05:18

三人决斗_使用深度q决斗学习为厄运建立进攻性AI代理

三人决斗介绍(Introduction)Overthelastfewarticles,we’vediscussedandimplementedDeepQ-learning(DQN)andDoubleDeepQLearning

weixin_26711425·2023-08-13 01:42

强化学习(3)：DQN及其变式

本章内容主要参考了UCBerkeleyDeepRLBootcamp的内容，由作者按照自己的理解整理而成本讲讨论著名的DQN算法（DeepQ-NetworksAlgorithm）一、对Q-Learning

免点口几·2023-08-13 01:42

【强化学习】值函数算法DQNs详解【Vanilla DQN & Double DQN & Dueling DQN】

DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】文章目录DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】1.DQN及其变种介绍1.1VanillaDQN1.2DoubleDQN1.3DuelingDQN2

木心·2023-08-13 01:11

DQN教程-CartPole

这个教程展示了如何在gym库里的cartpole环境中用pytorch去训练一个DQN代理。任务这个代理有两个动作，将小车左移或者右移动，以便让这个附着的杆保持直立。

木头人puppet·2023-08-12 14:56

Double DQN缓解动作价值的高估问题

1、算法：SelectionusingDQN：a⋆=argmax⁡aQ(st+1,a;w).a^{\star}=\operatorname*{argmax}_{a}Q(s_{t+1},a;\mathbf{w}).a⋆=aargmaxQ(st+1,a;w).Evaluationusingtargetnetwork:yt=rt+γ⋅Q(st+1,a⋆;w−).y_{t}=r_{t}+\gamma\cd

KPer_Yang·2023-08-08 03:59

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

经验回放：ExperienceReplay（训练DQN的一种策略）优点：可以重复利用离线经验数据；连续的经验具有相关性，经验回放可以在离线经验BUFFER随机抽样，减少相关性；超参数：ReplayBuffer

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

Target Network缓解DQN的动作价值的高估问题

1、高估问题产生的原因原因1：由于噪声的存在，影响max(Q)max(Q)max(Q)的估计最大值比真实的最大值更大，最小值比真实最小值更小；原因2：Bootstrapping，DQN近似动作价值QQQ

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

对比TargetNetwork 和 Double DQN

1、DoubleDQN算法：SelectionusingDQN：a⋆=argmax⁡aQ(st+1,a;w).a^{\star}=\operatorname*{argmax}_{a}Q(s_{t+1},a;\mathbf{w}).\\a⋆=aargmaxQ(st+1,a;w).Evaluationusingtargetnetwork:yt=rt+γ⋅Q(st+1,a⋆;w−).y_{t}=r_{t

KPer_Yang·2023-08-08 02:27

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。

CristianoC·2023-08-06 18:20

强化学习主要算法原理及代码示例

DQN：深度强化学习算法，使用神经网络来估计值函数，通过反向传播算法来更新网络参数。A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个

打入凡间的zhu·2023-08-05 19:41

7个最流行的强化学习算法实战案例（附 Python 代码)

大家好，目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

Python数据开发·2023-08-05 19:41

【学习强化学习】六、DQN算法原理及实现

文章目录参考资料前言1.StateValueFunction1.1StateValueFunctionEstimation1.1Monte-Carlo(MC)-based1.2TD-based1.3MC跟TD有什么样的差别1.3.1方差1.3.2评估结果不同2.State-actionValueFunction(Q-function)2.1Q函数作用机理分析2.2通过Q函数找最优策略2.2.1为什

CHH3213·2023-08-04 14:23

[强化学习实战]深度Q学习-DQN算法原理

深度Q学习深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网络q(s,a;w),s∈S,a∈Aq(s,a;w),s∈\mathcal{S},a∈\mathcal{A}q(s,a;w),s∈S,a∈A来代替动作价值函数。由于神经网络具有强大的表达能力，能够自动寻找特征，所以采用神经网络有潜力比传统人工特征强大得多。最近基于深度Q网络的深度强化学习算法

如果我变成回忆l·2023-08-04 14:52

【强化学习】DQN（Deep Q network）原理及实现

一、原理DQN为融合了神经网络和Q-learning的方法。面对复杂问题，state数量巨多，传统的表格学习已经不能满足此种情况。神经网络的的工作模式为通过对输入进行处理学习得到结果的过程。

cc街道办事处·2023-08-04 14:50

强化学习分享（一） DQN算法原理及实现

摘要：主要讲解DQN算法的原理，伪代码解读，基于pytorch版本的DQN小游戏编程，同时对该代码进行详细标注，以及奉上原码。

YWXonline·2023-08-04 14:46

强化学习(DQN）教程

强化学习(DQN）教程本教程介绍了如何使用PyTorch在OpenAIGym上的CartPole-v0任务上训练深度Q-learning(DQN)智能体。

yanglamei1962·2023-08-04 08:15

强化学习笔记

强化学习笔记1.环境配置2.CartPole游戏参考工作需要，可能要自己了解一些DQN方面的知识，所以记录一下自己的学习笔记吧。

我是小z呀·2023-08-02 00:45

强化学习（PPO,DQN,A3C）

目录1.强化学习和深度学习的区别2.强化学习思路3.baseline4.PPO4.1on-policy和off-policy简单理解4.2actotcritic5.DQN（回归问题）4.1公式4.2Q表参考文献

笑傲江湖2023·2023-07-31 10:51

RL 实践（4）—— 二维滚球环境【DQN & Double DQN & Dueling DQN】

本文介绍如何用DQN及它的两个改进DoubleDQN&DuelingDQN解二维滚球问题，这个环境可以看做gymMaze2d的简单版本参考：《动手学强化学习》完整代码下载：5_[GymCustom]RollingBall

云端FFF·2023-07-29 03:57

基于深度强化学习的DQN模型实现自动玩俄罗斯方块游戏（附详细代码讲解）

一、DQN（DeepQ-Network）方法概述DQN（DeepQ-Network）是一种强化学习方法，通过结合Q-learning算法和深度神经网络来解决强化学习问题。

就是求关注·2023-07-28 19:54

白话DQN(DeepQ-Learning)强化学习算法（五子棋九宫格对弈实例）

介绍本文公开一个基于dqn的九宫格游戏和五子棋游戏自动下棋算法源码，并对思路进行讲解。

zhigongjz·2023-07-27 21:53

强化学习快速复习笔记--待更新

目录蒙特卡洛方法动态规划算法策略迭代时序差分方法Sarsa算法Q-learning算法如何区分在线学习和离线学习DQN深度强化Q学习概念介绍代码解析DQN改进算法DoubleDQN网络蒙特卡洛方法求解价值函数和状态价值函数

Thebluewinds·2023-07-27 09:47

基于值的深度强化学习算法

目录DQN2013——PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningDQN2015——Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearningDoubleDQN

然后就去远行吧·2023-07-27 04:32

强化学习策略梯度方法笔记

与传统的值函数方法（例如Q-learning和DQN）不同，策略梯度方法直接优化策略函数，而不是优化值函数。这使得它们能够更好地处理连续动作空间和大型动作空间的问题。

Aresiii·2023-07-26 16:43

强化学习从基础到进阶–案例与实践[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法

汀、人工智能·2023-07-25 08:54

强化学习之DQN（deep Q-network）算法

一、简介DQN算法是深度学习领域首次广泛应用于强化学习的算法模型之一。

韭菜盖饭·2023-07-23 12:24

强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战

汀、人工智能·2023-07-21 14:32

openssl 添加自定义算法_GitHub：用PyTorch实现17种深度强化学习算法

已实现的算法包括：DeepQLearning(DQN)(

weixin_39720807·2023-07-17 05:48

强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解

汀、人工智能·2023-07-17 04:20

强化学习 | PPO论文小结

一些经典概念辨析为什么PPO不能做经验回放DQN的几个contribution：1.神经网络化2.提出了离线回放机制（结合重要性采样方法），提高了采样效率DDQN的contribution：解决了V(s

荷西·H·2023-07-17 02:08

深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

1.核心词汇深度Q网络（deepQ-network，DQN）：基于深度学习的Q学习算法，其结合了价值函数近似（valuefunctionapproximation）与神经网络技术，并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练

qiqi_ai_·2023-07-16 20:08

强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解

汀、人工智能·2023-07-16 14:02

【九】强化学习之TD3算法四轴飞行器仿真---PaddlePaddlle【PARL】框架

GPU、CPU】安装以及环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa&Qlearing详细讲解【六】-DQN

汀、人工智能·2023-07-16 10:30

深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆砌在一起，吸引了全世界AI爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL算法

汀、人工智能·2023-07-16 10:53

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]：AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验

汀、人工智能·2023-07-16 08:21

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

汀、人工智能·2023-07-16 07:46

强化学习之DQN超级进化版Rainbow

阅读本文前可以先了解我前三篇文章《强化学习之DQN》《强化学习之DDQN》、《强化学习之DuelingDQN》。

微笑小星·2023-07-15 05:18

使用GPU进行大规模并行仿真，解决强化学习采样瓶颈：CPU、GPU架构以及原理详解

既要看到一些被发表的深度强化学习算法论文在某些任务上得到超越人类的表现，也要关注这些算法背后的仿真环境：DQN算法等变体——Ata

汀、人工智能·2023-07-15 05:47

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4]：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

汀、人工智能·2023-07-15 05:44

用强化学习来玩Atari游戏(基于Tensorflow的深度Q学习模型)

在之前的博客用TensorflowAgents实现强化学习DQN_gzroy的博客-CSDN博客中，我用TF-Agents实现了一个深度Q学习模型，并且对小车上山这个环境进行了训练。

gzroy·2023-07-15 02:18

深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例

深度强化学习DeepReinforcementLearning简称为DRL运行DRL算法代码（实际使用+调整参数），需要更多DL基础阅读DRL算法论文（理解原理+改进算法），需要更多RL基础深度强化学习算法能训练能智能体:机械臂取物、飞行器避障、控制交通灯、机器人移动、交易股票、训练基站波束成形选择合适的权重超越传统算法。实际使用时，问题却很多:一开始会问：算法那么多，要选哪个？训练环境怎么写？选

汀、人工智能·2023-07-14 15:18

多智能体强化学习（MARL）研究汇总：行为分析、通信学习、协作学习、智能体建模

汀、人工智能·2023-07-14 15:48

强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

汀、人工智能·2023-06-23 21:00

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

汀、人工智能·2023-06-23 21:30

基于DQN算法解决Cart-Pole问题

基于DQN的方法解决Cart-Pole问题本文主要是对莫烦的DQN程序进行理解及注释，供自己理解以及向大家提供参考importtorch#导入torchimporttorch.nnasnn#导入torch.nnimporttorch.nn.functionalasF

Mariooooooooooo·2023-06-21 23:16

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

汀、人工智能·2023-06-21 04:16

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

汀、人工智能·2023-06-21 04:15

强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

汀、人工智能·2023-06-20 14:35

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