我们以仅获得积极奖励的方式更新模型参数，以使我们的汽车不会撞到任何其他车辆。 这是策略梯度的基本思想：我们以最大化报酬的方式更新模型参数。 让我们详细看一下。...在此之后，我们看到了深度 Q 网络（DQN）的各种改进，例如双重 Q 学习，决斗网络架构和深度循环 Q 网络。...问题 问题列表如下： DQN 和决斗 DQN 有什么区别？ 编写用于回放缓冲区的 Python 代码。 什么是目标网络？ 编写 Python 代码以获取优先级的经验回放缓冲区。...决斗 DQN 与双 DQN 有何不同？ 创建用于将主要网络权重更新为目标网络的 Python 函数。...来自演示的深度 Q 学习 我们已经了解了很多有关 DQN 的知识。 我们从原始 DQN 开始，然后看到了各种改进，例如双重 DQN，决斗的网络架构和优先级的经验回放。
这种方法实现简单，基本上不会导致结果变差，值得在任何问题上尝试。 ? 图1：加入行为空间噪声训练的模型 ?...在进行这项研究时他们遇到了如下三个问题： 不同层数的网络对扰动的敏感性不同。 在训练过程中，策略权重的敏感性可能会随着时间改变，这导致预测策略的行动变得很难。...选择基准，进行benchmark OpenAI发布了一系列基准代码，为DQN、双DQN（Double DQN）、决斗DQN（Dueling DQN）、双决斗DQN（Dueling Double DQN）...研究过程 在第一次进行这项研究时，OpenAI发现应用到DQN的Q函数中的扰动有时候太极端了，导致算法重复执行相同的动作。...为了解决这个问题，他们添加了一个独立的策略表达流程，能够像在DDPG中一样明显的表示出策略(在普通的DQN网络中，Q函数只能隐含的表示出策略)，使设置与其他的实验更相似。
如果查询时根据索引锁表，但更新时却不是通过主键更新， 那么等待的解锁查询的进程将会报1213错误，程序里有可能返回一个null值。 测试：
李林 编译整理 量子位 报道 | QbitAI 出品 今天，马斯克和YC总裁Altman等创办的人工智能非营利组织OpenAI，发布了DQN及其三个变体的TensorFlow实现，以及根据复现过程总结的强化学习模型最佳实现方法...复现强化学习的结果并非易事：模型的性能有很多噪声、算法的活动件可能包含微小的bug、很多论文也没有写明复现所需的所有技巧。要正确地实现一个强化学习模型，往往需要修复很多不起眼的bug。...为了将来能调试这样的问题，我们的强化学习工具包gym现在有播放功能，让研究者轻松地看到与AI agent相同的观察结果。 修复bug，然后调整超参数 bug修完，就该开始调整超参数了。...前者似乎更自然，但是一个DQN实现显示，它会导致次优性能。所以说，后者才是正确的，有一个简单的数学解释：胡伯损失。...决斗DQN(Dueling DQN)：将神经网络分为两个，一个学习提供每个时间步长值的估计，另一个计算每个动作的潜在优势，两个组合为一个action-advantage Q function。
DeepMind刚刚在arXiv上公开了最近投给AAAI 2018的论文，从DQN的诸多扩展中选择了6种，和原味DQN放在一起做比较了一下性能，还提出了一个新的变体：Rainbow。...接下来，我们看一下论文中对它们分别做的简要介绍： Double DQN通过解耦选择和引导动作的评估，解决了Q-learning估计偏差过高的问题； 优先体验重播（Prioritized DDQN）通过对能学到更多的过渡进行更多重播...，提高了数据效率； 决斗网络架构（Dueling DDQN）通过分别呈现状态值和行为优势，来帮助在不同行为之间泛化； A3C中所用的多步引导目标学习，可以改变方差折衷，将新观察到的奖励传播到早先访问的状态...△ Rainbow与其他DQN变体的性能比较 上图中彩虹色的是混血Rainbow，灰色的是原味DQN。...△ Rainbow和缺失各种组件之后的性能比较 总的来说，去掉决斗网络或者Double Q-learning对Rainbow的性能没有多大影响。
状态s的奖励R（s）需要传播回导致奖励的动作。从历史上看，有几种不同的方法可以解决此问题，下面将对此进行介绍。...在使用Gorila架构（通用强化学习架构）的情况下，DQN的分布式版本在49款游戏中有41项优于非分布式版本[100]。...决斗DQN使用在卷积层之后分为两个流的网络分别估计状态值Vπ（s）和动作优势Aπ（s，a），以使Qπ（s，a）= Vπ（ s）+Aπ（s，a）[161]。...A3C的性能优于优先决斗DQN，后者在GPU上进行了8天的培训，而在CPU上仅进行了一半的培训时间[96]。...Rainbow结合了DQN的多项增强功能：双DQN，优先重播，决斗DQN，分布式DQN和NoisyNets，其平均得分高于任何一项增强[56]。
我们还看到了用于解决 MDP 的不同的基于模型和无模型的算法。 在本章中，我们将看到 RL 中的经典问题之一，称为多臂老虎机（MAB）问题。...在本章中，我们将探讨 DQN 的工作原理，并学习如何通过仅将游戏屏幕作为输入来构建可玩任何 Atari 游戏的 DQN。 我们将研究 DQN 架构的一些改进，例如双重 DQN 和决斗网络架构。...与优势函数流一样，第二个流在网络必须决定优先选择哪个操作的情况下很有用 聚合器层合并这两个流的值，并产生Q函数。 因此，决斗网络比标准 DQN 架构更有效，更健壮。...后来，我们研究了 DQN 的一些改进，例如双 DQN，它用于避免高估 Q 值。 然后，我们研究了优先级经验回放，优先级经验和决斗的网络架构，该架构将 Q 函数计算分为两个流，分别称为值流和优势流。...为什么 DQN 高估了？ 双重 DQN 如何避免高估 Q 值？ 优先经验回放中的优先经验是怎么样的？ 决斗架构有什么需求？
其与OpenAI Gym环境无缝协作，并支持多智能体环境和Unity3D环境。 一、简介 深度学习革命一直是从计算机视觉到自然语言处理等领域的许多最新进展和突破的原因。...目前项目仍处于早期阶段，但它已经包括深度Q学习网络（DQN），Double DQN，AC，DDPG等算法的实现，同时提供了解决离散和连续状态下的方法。...DQN智能体实现了深度Q-Learning以及多种增强功能，例如可变步长跟踪，双DQN和可调整的决斗架构。DQN是一种非策略算法，过程实现默认使用优先级经验重放。...DDPG代理处理连续动作空间的问题。 ? Huskarl可以轻松地跨多个CPU核心并行计算环境动态。这对于加速从多个并发经验源（例如A2C或PPO）中受益的策略性学习算法非常有用。...在所有实现的智能体中，使用的神经网络由用户提供，因为它们依赖于每个问题规范。它们可以如所希望的那样简单或者复杂。
FALCON 建立在元学习 [11]、[12] 的思想之上，其中通过离线学习建立元模型并通过在线学习进行微调。在线学习经验还反馈给离线学习功能，形成一个闭环，以不断更新元模型。...[7] 将调度问题定义为 MDP，利用深度 Q 网络 (DQN) 架构在 MPTCP 中设计了一个多路径调度器，即 Reles，其性能优于 minRTT。...问题陈述和解决方案概述 在本节中，我们解释研究问题（第 III-A 节）并概述我们的解决方案（第 III-B 节） A.问题陈述 由于网络拥塞、用户移动性、无线信道的动态特性等原因，多路径调度器面临的网络条件随时间而变化...换句话说，模型更新分为低频和高频更新。与仅离线学习方法相比，FALCON 能够适应当前环境，而无需专门标记当前网络条件，从而避免处理看不见的网络条件和将粗粒度模型与细粒度网络条件相匹配的问题。...学习元素 如第 IV-A 节所述，FALCON 使用 DQN 架构在运行时推导策略，并利用元学习范式在保持准确性的同时加快这种推导速度。
本文旨在通过简要讨论强化学习的设置来解决这个问题，并简要介绍一些众所周知的算法。 1....注意，这两种方法都需要知道转移概率 p，这表明它是一个基于模型的算法。但是，正如我前面提到的，基于模型的算法存在可扩展性问题。那么 Q-learning 如何解决这个问题呢？ ?...为了解决这个问题，DQN 引入神经网络来摆脱二维数组。 DQN 利用神经网络来估计 Q 值函数。网络的输入是当前的动作，而输出是每个动作对应的 Q 值。 ?...DQN 的伪代码 另外两种技术对于训练 DQN 也很重要： 1. 经验回放（Experience Replay）：由于典型强化学习设置中的训练样本高度相关，且数据效率较低，这将导致网络更难收敛。...「行动者-评论家」架构 DDPG 还从 DQN 借鉴了经验回放和分离目标网络的思想。DDPG 的另一个问题是它很少对动作进行探索。一个解决方案是在参数空间或动作空间中添加噪声。 ?
本文旨在通过简要讨论强化学习的设置来解决这个问题，并简要介绍一些众所周知的算法。 1....注意，这两种方法都需要知道转移概率 p，这表明它是一个基于模型的算法。但是，正如我前面提到的，基于模型的算法存在可扩展性问题。那么 Q-learning 如何解决这个问题呢？...为了解决这个问题，DQN 引入神经网络来摆脱二维数组。 DQN 利用神经网络来估计 Q 值函数。网络的输入是当前的动作，而输出是每个动作对应的 Q 值。...DQN 的伪代码 另外两种技术对于训练 DQN 也很重要： 1. 经验回放（Experience Replay）：由于典型强化学习设置中的训练样本高度相关，且数据效率较低，这将导致网络更难收敛。...「行动者-评论家」架构 DDPG 还从 DQN 借鉴了经验回放和分离目标网络的思想。DDPG 的另一个问题是它很少对动作进行探索。一个解决方案是在参数空间或动作空间中添加噪声。
Q-learning是一种无模型的强化学习方法，这意味着它不需要了解环境的动态或转移概率，而是通过与环境的交互逐步更新Q值来学习最优策略。...具体来说，Q-learning算法通过更新状态-动作对的Q值来实现这一目标。每次智能体选择一个动作并执行后，环境返回奖励和新的状态，智能体会根据这些信息来更新Q值。...然而，Q-learning也存在一些局限性：状态空间过大时难以处理：在实际问题中，状态空间往往非常庞大，Q-learning需要为每个状态-动作对维护一个Q值表，这导致了空间和时间上的高需求，难以在大规模问题中应用...探索效率问题：Q-learning依赖于探索和利用的平衡，智能体需要足够多的时间来探索不同的状态和动作，这在大规模问题中可能导致效率低下。2....，并展示了其在Atari游戏中的应用。
我们将实现一个神经网络，而不是使用 Q 表，它采用一个状态并根据该状态为每个动作近似 Q 值。 多亏了这个模型，我们将能够创建一个学习玩Doom的代理！...这将是我们深度 Q 学习的架构： ? 这看起来很复杂，但我将逐步解释架构。 我们的 Deep Q 神经网络将一叠四帧作为输入。它们通过它的网络，并为给定状态下可能的每个动作输出一个 Q 值向量。...随机选择一小批元组并使用梯度下降更新步骤从中学习。...尝试添加纪元、更改架构、添加固定 Q 值、更改学习率、使用更难的环境（例如 Health Gathering）……等等。玩得开心！...在下一篇文章中，我将讨论深度 Q 学习的最新改进： 固定 Q 值 优先体验回放 双DQN 决斗网络 但是下一次我们将通过训练一个玩 Doom 的代理来研究 Policy Gradients，我们将尝试通过收集生命值在敌对环境中生存
为了能使得Q的学习能够带有预测能力，熟悉机器学习的同学很容易想到这就是一个回归问题啊！用函数拟合Q： ? ? 代表的是模型参数， 模型有很多种选择，线性的或非线性的。...因为DQN本身是个回归问题，模型的优化目标是最小化1-step TD error的平方loss，梯度的计算也很直接了，见下图。 ?...DQN最终能够取得成功的一方面是采用了DNN网络进行Q值的函数拟合，end-to-end的模型训练。...value网络是critic（评价者），用来评价actor网络所选动作的好坏（action value estimated），并生成TD_error信号同时指导actor网络critic网络的更新。...target network的具体实现与DQN略有不同，DDPG论文中的actor和critic的两个target network以小步长滞后更新，而非隔C步更新。
从那时起，已经有几种 方法建立在原始 DQN 的基础上并对其进行了改进。流行的Rainbow 算法结合了这些最新进展，在ALE 基准测试中实现了最先进的性能....对于典型的游戏，使用Tesla P100 GPU训练模型大约需要五天时间. 此外，如果想要建立有意义的置信界限，通常至少执行五次独立运行。...重温 Rainbow 与最初的 Rainbow 论文一样，作者评估了向原始 DQN 算法添加以下组件的效果：双 Q 学习、优先体验重放、决斗网络、多步学习、分布式 RL和噪声网络。...并对一组四个经典控制环境进行评估，这些环境可以在 10-20 分钟内完成完全训练（而 ALE 游戏则需要 5 天）： ? 左上：在CartPole 中，任务是平衡推车上的一根杆子，使代理可以左右移动。...通过这样做，除了减少实验对环境的影响之外，我们还将更清楚地了解研究前景，并减少来自多样化且通常资源不足的社区的研究人员的障碍，这只会有助于使我们的社区和科学进步更加强大. 论文部分 ?
而神经网络刚好擅长于此，将Q值表的更新问题变成一个函数拟合问题，相近的状态得到相似的动作输出。...如下图，使用max虽然可以快速让Q值向可能的优化目标靠近，但很容易过犹不及，导致过度估计，也就使最终我们得到的算法模型有很大的偏差。由此又提出了Natrue DQN 和 DDQN算法。...Nature DQN虽然用两个网络并使用目标网络计算目标Q值，其第j个样本的目标Q值的计算仍是贪婪法得到的。...上述方法存在以下问题： 商机引导规则纯属人为配置，随着时间的推移，部分引导话术配置不再适用新出现的会话场景，从而导致引导不当造成商机流失。...，然后根据学到的策略选择动作中使得维度取值最大的一个动作，确定动作后，可以得到此轮会话带来的回报，并根据回报及历史信息来更新用户的状态，进而更新强化学习模型参数信息，这样就完成了从状态到动作的映射关系。
将预训练的ResNet与具有Siamese架构的网络模型结合，实现以目标驱动的视觉导航，并在模型中增加目标适应性训练，使智能体对新目标具有更好的泛化能力．但这种方法本质上依赖于纯反应行为，在复杂环境中性能下降明显...LSTM架构的模型，在结合深度预测和闭环检测后，智能体学习速度和导航效率显著提高．同时在实验过程中，是否存在LSTM和LSTM层数对导航性能的影响也得到验证．模型中包含通用LSTM的系统可储存大量环境信息...2、深度强化学习简介 深度强化学习将深度学习的视觉感知能力与强化学习的行动规划能力融为一体，构建了一种对视觉世界具有更高层次理解的端到端模型．在相关研究中，深度强化学习的基本架构包括DQN和深度递归Ｑ网络...相较人为设计的特征，本文使用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）自动生成特征．动作网络模型如图４所示，它具有端到端架构，在这种架构下特征不会与动作分离，而是在一起相互学习，从...． 4.1、目标导向行为 目标导向行为可看作智能体在回合内学习最大化奖励策略时的副产物，而具有深度强化学习架构的系统更是在该领域取得了最先进的成果，所以本文模型也以深度强化学习为基本导航框架，并增加额外输入和辅助任务以提升学习效率
通过这个试错的过程，马里奥将学会哪些动作会导致更高的奖励，并相应地调整策略以实现完成关卡的目标。 简而言之，强化学习是利用经验来做出最优决策的科学。...这种探索策略可以确保智能体持续探索环境并发现可能导致更高奖励的新的（状态，动作）对。 Q值根据采取的行动所获得的奖励进行更新，哪怕它不是根据当前策略的最优行动。...这带来了两个问题： 首先，随着状态数量的增加，保存和更新该表所需的内存量将增加。 其次，探索每个状态以创建所需的Q表所需的时间量将是不现实的。...术语“Deep Q-Network”指的是他们DQL架构中的神经网络。 以下是DQN的工作步骤： · 环境（Environment）：DQN与一个具有状态、动作空间和奖励函数的环境进行交互。...目标网络定期更新，以防止Q值的过高估计。 · 训练（Training）：DQN使用Bellman方程来估计最优Q值，并训练神经网络。损失函数是预测值和目标值之间的均方误差。
即使经过多次在不同状态下采取行动并获得奖励的迭代，有时性能也不会提高。常见的情况就是，智能体的性能在明显改进之后开始出现下降。 在DeepMind发布DQN论文后，这种情况仍然很常见。...Q-learning算法的每个更新步骤都是基于该步的经历，但是，如果每走一步就更新的话，算法会因为抽样误差（sampling error）而导致不稳定的更新，而抽样误差是由任意分布中抽取数据点导致的。...解决高估问题的方法是使用Double DQN，也是DeepMind在2015年发表的另一篇论文中提出的。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1509.06461.pdf Double DQN指的是模型拥有两个深度神经网络，模型使用正在训练的网络在与环境互动时进行行动选择，Q-函数估计更新使用后续状态的...但一切都是自DQN发布之后，深度强化学习才进入春天，DQN也展现了其解决通用问题的潜力。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说深度强化学习——从DQN到DDPG,希望能够帮助大家进步!!!...它包含一个策略网络用来生成动作，一个价值网络用来评判动作的好坏，并吸取DQN的成功经验，同样使用了样本池和固定目标网络，是一种结合了深度网络的Actor-Critic方法。...其中策略函数为行动者（Actor），给出动作；价值函数为评价者（Critic），评价行动者给出动作的好坏，并产生时序差分信号，来指导价值函数和策略函数的更新。...若想将这两者结合，必须解决包括上面两点在内的问题。 DQN具体来说，是基于经典强化学习算法Q-Learning，用深度神经网络拟合其中的Q值的一种方法。...两者都有自己的更新信息。策略网络通过梯度计算公式进行更新，而价值网络根据目标值进行更新。 DDPG采用了DQN的成功经验。即采用了样本池和固定目标值网络这两项技术。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
