这篇用到的DQN则属于值函数网络，在这一大类里又可以分为：状态值函数和状态-动作值函数，DQN属于后者，即用神经网络去模拟在给定状态s和动作a的情况下，回报的期望。...(), epsilon * 100)) score = 0.0 env.close() if __name__ == '__main__': main() DQN
这个算法就是著名的 DQN 算法，DQN 是第一个成功地将深度学习和强化学习结合起来的模型，本文将对DQN及其变种进行简单的讨论。...本文选自《深入浅出强化学习：原理入门》一书 DQN方法 强化学习逐渐引起公众的注意要归功于谷歌的DeepMind公司。...DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数； DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程； DQN独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差。 下面，我们对这三个方面做简要介绍。 1 ....DQN所用的网络结构是三个卷积层加两个全连接层，整体框架如图2所示。 ? 图2 DQN行为值函数逼近网络 利用神经网络逼近值函数的做法在强化学习领域早就存在了，可以追溯到上个世纪90年代。...Double DQN 上面我们讲了第一个深度强化学习方法DQN，DQN的框架仍然是Qlearning。DQN只是利用了卷积神经网络表示动作值函数，并利用了经验回放和单独设立目标网络这两个技巧。
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。...Dueling DQN网络结构 由于Q网络的价值函数被分为两部分，因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。...DQN总结 DQN系列我花了5篇来讲解，一共5个前后有关联的算法：DQN(NIPS2013), Nature DQN, DDQN, Prioritized Replay DQN和Dueling...DQN算是深度强化学习的中的主流流派，代表了Value-Based这一大类深度强化学习算法。但是它也有自己的一些问题，就是绝大多数DQN只能处理离散的动作集合，不能处理连续的动作集合。...虽然NAF DQN可以解决这个问题，但是方法过于复杂了。而深度强化学习的另一个主流流派Policy-Based而可以较好的解决这个问题，从下一篇我们开始讨论Policy-Based深度强化学习。
在强化学习（十）Double DQN (DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。...对应的算法是Prioritized Replay DQN。 ...Prioritized Replay DQN之前算法的问题 在Prioritized Replay DQN之前，我们已经讨论了很多种DQN，比如Nature DQN， DDQN等，他们都是通过经验回放来采样...Prioritized Replay DQN算法的建模 Prioritized Replay DQN根据每个样本的TD误差绝对值$|\delta(t)|$，给定该样本的优先级正比于$|\delta...由于引入了经验回放的优先级，那么Prioritized Replay DQN的经验回放池和之前的其他DQN算法的经验回放池就不一样了。因为这个优先级大小会影响它被采样的概率。
强化学习 DQN 算法将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样不需要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值.也可以只输入状态值, 输出所有的动作值...'StopTrainingValue',480); plot(env) %% 并行学习设置 trainOpts.UseParallel = true; trainOpts.ParallelizationOptions.Mode
强化学习(Q-Learning) 根据维基百科的描述，强化学习定义如下: 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。...[1493362047070_8425_1493362047267.gif] 在强化学习的世界里， 算法称之为Agent， 它与环境发生交互，Agent从环境中获取状态（state），并决定自己要做出的动作...马尔可夫决策过程 现在的问题是，你如何公式化一个强化学习问题，然后进行推导呢？最常见的方法是通过马尔可夫决策过程。 假设你是一个代理，身处某个环境中（例如《打砖块》游戏）。...使用DQN训练“接砖块”游戏 深度学习的开源类库比较多，比较著名的有tensorlow、caffe等。此处我们使用Tensorflow来训练游戏“接砖块”。...总结 说到这里，相信你已经能对强化学习有了一个大致的了解。接下来的事情，应该是如何把这项技术应用到我们的工作中，让它发挥出应有的价值。
强化学习(Q-Learning) 根据维基百科的描述，强化学习定义如下: 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。...在强化学习的世界里， 算法称之为Agent， 它与环境发生交互，Agent从环境中获取状态（state），并决定自己要做出的动作（action）.环境会根据自身的逻辑给Agent予以奖励（reward）...马尔可夫决策过程 现在的问题是，你如何公式化一个强化学习问题，然后进行推导呢？最常见的方法是通过马尔可夫决策过程。 假设你是一个代理，身处某个环境中（例如《打砖块》游戏）。...使用DQN训练“接砖块”游戏 深度学习的开源类库比较多，比较著名的有tensorlow、caffe等。此处我们使用Tensorflow来训练游戏“接砖块”。 游戏截图如下： ?...总结 说到这里，相信你已经能对强化学习有了一个大致的了解。接下来的事情，应该是如何把这项技术应用到我们的工作中，让它发挥出应有的价值。
DQN与环境交互部分 这里没有太多需要说明的，就是按照算法流程编写。...（选择200步之后再每5步学习一次的原因是先累积一些记忆再开始学习） 25 if (step > 200) and (step % 5 == 0): 26...记录下所有经历过的步，这些步可以进行反复的学习，所以是一种off-policy方法。...学习 这里涉及了target_net和eval_net的交互使用。...这是因为DQN中的input数据是一步步改变的，而且会根据学习情况，获取到不同的数据，所以这并不像一般的监督学习，DQN的cost曲线就会有所不同了。
Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。...这就是 Nature DQN 的改进。 3 DQN 有什么问题？还可以如何改进？ 在 Nature DQN 出来之后，肯定很多人在思考如何改进它。那么 DQN 有什么问题呢？...训练的迁移学习：（1）Policy Distillation （2） Actor-Mimic: Deep Multitask and Transfer Reinforcement Learning 解决高难度游戏...David Silver 在 ICML 2016 中的 Tutorial 上做了介绍：深度增强学习 Tutorial 下图引用其 PPT： ?...可能原因在于，问题过于简单，所以 DQN、Nature-DQN 在样本不大的情况下效果不如 Q-Learning。 不过此次实验也说明了 Nature-DQN 相比于 DQN 确实有所改进。
前言 在本专栏【强化学习】理论知识整理汇总中提到了DQN的原理和创新点，本篇来通过Flappy Bird这个游戏实例来分析DQN的代码构成。...代码解读 我将通过主程序main.py的运行流程来简要分析DQN的运行机制。...图片来自强化学习—DQN训练计算机玩Flappy Bird游戏 可以看到，这里的网络使用了连续三个卷积层+两个全连接层的形式。最后输出为2个值，即动作选择。...理论介绍时提到，DQN的一大特点就是设置了数据库，后续的每次训练从数据库中抽取数据。...通过代码，能够对DQN有进一步的认识。
在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。...但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法（以下简称DDQN）。 ...DQN的目标Q值计算问题 在DDQN之前，基本上所有的目标Q值都是通过贪婪法直接得到的，无论是Q-Learning， DQN(NIPS 2013)还是 Nature DQN，都是如此。...DDQN的算法建模 DDQN和Nature DQN一样，也有一样的两个Q网络结构。...在Nature DQN的基础上，通过解耦目标Q值动作的选择和目标Q值的计算这两步，来消除过度估计的问题。
前面我们有一篇文章介绍了 q learning， 也用 Deep Q Network 做了一个小游戏， 但是还没有详细的讲DQN的理论，今天我们就来看一下它的概念。...将 Q learning 和深度神经网络相结合就是 DQN ? 例如我们有一个深度神经网络， 它的输入是给定环境下的状态， 它的输出是这个状态时可以采取的每个行动的 q 值。...很多 DQN 只是一些卷积层后面跟着一个全连接层，全连接层的输出就是每个行为的q值。...学习资料： https://www.youtube.com/watch?...simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part-4-deep-q-networks-and-beyond-8438a3e2b8df https://medium.com/@jonathan_hui/rl-dqn-deep-q-network-e207751f7ae4
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN（Deep Q-Network）是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法，用于学习最优策略。...本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是DQN？ DQN是一种基于深度神经网络的强化学习方法，其核心思想是利用神经网络来近似Q-value函数，从而学习最优策略。...DQN的原理 DQN的核心是Q-learning算法和深度神经网络的结合。...是一种基于深度神经网络的强化学习方法，通过近似Q-value函数来学习最优策略。...通过本文的介绍，相信读者已经对DQN这一强化学习方法有了更深入的理解，并且能够在Python中使用代码实现和应用DQN算法。祝大家学习进步！
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!!! 引言 深度强化学习最近取得了很多进展，并在机器学习领域得到了很多的关注。...2013和2015年DeepMind的DQN可谓是将两者成功结合的开端，它用一个深度网络代表价值函数，依据强化学习中的Q-Learning，为深度网络提供目标值，对网络不断更新直至收敛。...另外，强化学习算法根据策略是否是随机的，分为确定性策略强化学习和随机性策略强化学习。根据转移概率是否已知可以分为基于模型的强化学习和无模型的强化学习算法。...三、DQN DeepMind在2013年提出的DQN算法（2015年提出了DQN的改进版本）可以说是深度学习和强化学习的第一次成功结合。...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。Q-Learning算法提供给深度网络目标值，使其进行更新。
前景提要 强化学习是机器学习大家族中的一大类, 使用强化学习能够让机器学着如何在环境中拿到高分, 表现出优秀的成绩....而这些成绩背后却是他所付出的辛苦劳动, 不断的试错, 不断地尝试, 累积经验, 学习经验。 而DQN更是强化学习家族中最会玩游戏的一位，甚至可以在一些游戏中超越人类。...然而DQN说我是大佬，我来玩！ 下面就来介绍我们如何使用DQN玩转FlappyBird!...这里我们定义了Bird的初始环境与动作，并输入神经网络开始学习，大概学了三个多小时DQN终于成为了玩FlappyBird的高手。...THRESH_BINARY；cv2.THRESH_BINARY_INV；cv2.THRESH_TRUNC；cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV 参考资料： 莫烦强化学习教学视频
我们终于来到了深度强化学习。 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化。目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型，强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型。...深度强化学习有三条线：分别是基于价值的深度强化学习，基于策略的深度强化学习和基于模型的深度强化学习。这三种不同类型的深度强化学习用深度神经网络替代了强化学习的不同部件。...后续发展 DQN 是第一个成功地将深度学习和强化学习结合起来的模型，启发了后续一系列的工作。...强化学习系列系列文章 强化学习系列之一:马尔科夫决策过程 强化学习系列之二:模型相关的强化学习 强化学习系列之三:模型无关的策略评价 强化学习系列之四:模型无关的策略学习 强化学习系列之五:价值函数近似...强化学习系列之六:策略梯度 强化学习系列之九:Deep Q Network (DQN)
learning 如何将原始的Q-learning转换成深度学习问题 将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题，相近的状态得到相近的输出动作。...因此，DQN就是要设计一个神经网络结构，通过函数来拟合Q值，即： 2.2 DL和RL结合带来的问题 1、DL需要大量带标签的样本进行监督学习；RL只有reward返回值，而且伴随着噪声，延迟（过了几十毫秒才返回...2.3 DQN解决问题方法 那么DQN是如何解决上述问题的呢？...replay（经验池）的方法来解决相关性及非静态分布问题（对应问题2、3） 3、使用一个神经网络产生当前Q值，使用另外一个神经网络产生Target Q值（对应问题4） 构造标签 对于函数优化问题，监督学习的一般方法是先确定...4、参考文献 1、深度强化学习——DQN：http://blog.csdn.net/u013236946/article/details/72871858 2、莫烦的github：https://github.com
目录 概念 深度学习与强化学习结合的问题 DQN解决结合出现问题的办法 DQN算法流程 总结 一、概念 原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table...DRL是将深度学习（DL）和强化学习（RL）结合，直接从高维原始数据学习控制策略。...(或者输入状态和动作，通过神经网络输出对应的Q值) 二、深度学习与强化学习结合的问题 深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习；强化学习只有reward的返回值，并且伴随着噪声，延迟（过了几十毫秒才返回...深度学习的样本独立；强化学习前后的state状态相关。...五、总结 DQN是第一个将深度学习与强化学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略。
本系列将延续通过代码学Sutton 强化学习系列，逐步通过代码实现经典深度强化学习应用在各种游戏环境中。...https://github.com/MyEncyclopedia/reinforcement-learning-2nd/tree/master/super_mario 最终训练第一关结果动画 DQN...算法回顾 上期详细讲解了DQN中的两个重要的技术：Target Network 和 Experience Replay，正是有了它们才使得 Deep Q Network在实战中容易收敛，以下是Deepmind..._num_actions) return action Experience Replay 缓存 实现采用了 Pytorch CartPole DQN 的官方代码，本质是一个最大为...random.sample(self.memory, batch_size) def __len__(self): return len(self.memory) DQNAgent 我们将 DQN
作者 | 小猴锅 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 在前几节内容里我们已经介绍过几种常见的强化学习算法，例如Q-Learning、Monte Carlo Policy...我们主要用到OpenAI的Gym工具包，使用三个强化学习算法去玩Gym工具包提供的三个小游戏。...5.1 Q-Learning算法 在介绍强化学习的时候，我们已经介绍过“Frozen Lake”游戏，这一节内容里，我们将实现使用Q-Learning算法让计算机去玩这个小游戏。...第9行和第10行代码设置了学习参数，“learningRate”和“discountFactor”分别是Q-Learning算法中更新Q值的公式中的学习率和折扣因子。...需要注意的是，对于环境的探索应主要集中在学习Q值表的开始阶段，随着Q值表的完善，我们应更注重对于Q值表的使用。
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