Q-learning与深度Q网络（DQN）：经典与现代强化学习算法1. 强化学习中的Q-learningQ-learning 是一种经典的强化学习算法，属于基于值的方法。...深度Q网络（DQN）：结合深度学习的强化学习深度Q网络（DQN）是Q-learning的一个扩展，旨在解决传统Q-learning在大规模问题中遇到的挑战。...DQN结合了深度学习的技术，使用深度神经网络来近似Q函数，而不再依赖传统的Q值表。这使得DQN可以处理高维、连续的状态空间，并且能够在更加复杂的任务中表现出色。...2.1 DQN的工作原理DQN的核心思想是利用深度神经网络来学习一个Q值函数的近似模型。传统的Q-learning中，Q值函数是一个查找表，而DQN则通过神经网络来逼近这个Q值函数。...具体来说，DQN使用一个深度神经网络来预测在当前状态下执行每个动作的Q值，然后根据这些Q值来选择最优动作。
在强化学习领域，深度Q网络（DQN）通过结合深度学习与Q学习，为解决复杂决策问题提供了强大的工具。其核心在于利用神经网络逼近Q值函数，从而指导智能体在不同状态下选择最优动作。...DQN基础原理回顾深度Q网络旨在通过深度神经网络来近似Q值函数，即对给定状态s和动作a，计算出对应的Q值，代表在该状态下采取该动作所能获得的期望累积奖励。...在传统Q学习中，通过Q表来记录状态 - 动作对的Q值，但当状态空间维度增大时，Q表会变得过于庞大甚至无法存储。DQN利用神经网络强大的函数逼近能力，成功解决了这一难题。...同时，引入目标网络，其参数定期从主网络复制，在计算目标Q值时提供稳定参考，减少训练波动。神经网络结构设计要点输入层设计输入层的设计需要紧密贴合状态空间的特征。...总结与展望设计能更好逼近Q值函数的深度Q网络结构，需要深入理解问题的状态空间和动作空间特性，综合运用各种神经网络架构和优化策略。
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。 经过几天的不间断编程（夜不能寐），这就是我用Deep-Q-Networks所能达成的实践： ?...DQNs结合强化学习和深度学习来玩视频游戏 你所需要知道的是，深度学习（理解DQN）是一种使用神经网络来模仿人类大脑工作的计算架构。其中，神经网络的输入和输出都是数字。...：Q值 Q值，即深度Q网络中的Q值，是一个动作在给定状态下的“质量”。...深入深度Q网络 那么，我是如何让一台电脑学习如何比别人更好地玩电子游戏的（并在乒乓球中击败我的妹妹）？ 我使用DQN网络！...以下是要记住的关键点： 深度学习+强化学习=深度Q网络(DQN) 而不是为屏幕上的每个像素组合记忆不同的Q值（有十亿！）我们使用卷积网络在相似状态下推理出类似的Q值。
最近，基于视觉深度Q的学习在雅达利和视觉Doom AI平台被证明成功的结果。与以前的研究不同，格斗游戏假设两个玩家有相当多的动作，在这项研究中，采用深度Q网络（DQN）用于视觉格斗游戏AI的比赛。...特别是，采用深度Q学习网络（DQN）成功地展示了在雅达利游戏和视觉Doom AI的比赛。 ?...网络架构： ? 输入为4通道，分别为连续视频帧，两个卷积层和两个全连接层。
文章分类在强化学习专栏： 【强化学习】（27）---《分层深度Q网络（Hierarchical-DQN）算法》 分层深度Q网络（Hierarchical-DQN）算法 Hierarchical-DQN...它结合了深度 Q 网络（DQN）和分层强化学习的思想，将复杂任务分解为多个具有不同时间尺度的子任务。...[Python] Hierarchical-DQN 实现 Hierarchical-DQN 将强化学习任务分解为高层和低层的两个深度 Q 网络。...高层网络负责设定子目标，低层网络执行具体动作，并根据这些子目标进行学习。通过分层结构，可以有效减少低层的动作空间，提升学习效率。...8.总结 Hierarchical-DQN算法结合了层次化强化学习的思想和深度 Q 网络，提出了一种将任务分解为高层策略和低层策略的层次结构，并通过内在奖励机制来增强学习效率。
选自Medium 作者：Yash Patel 机器之心编译 参与：Jane W 本文先给出 Q 学习（Q-learning）的基本原理，然后再具体从 DQN 网络的超参数、智能体、模型和训练等方面详细解释了深度...Q 网络，最后，文章给出了该教程的全部代码。...在之前的 Keras/OpenAI 教程中，我们讨论了一个将深度学习应用于强化学习环境的基础案例，它的效果非常显著。想象作为训练数据的完全随机序列（series）。...那就是通过将神经网络应用于这种情况：这就是 DQN 中 D 的来历！ DQN agent 现在，我们现在已经将问题聚焦到：找到一种在给定当前状态下为不同动作赋值 Q-分数的方法。...DQN agent 实现 深度 Q 网络为持续学习（continuous learning），这意味着不是简单地累积一批实验/训练数据并将其传入模型。
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是结合深度学习与强化学习的一种方法，用于解决复杂的决策问题。...DQN算法简介DQN结合了Q-learning和深度神经网络，使用神经网络逼近Q函数。Q函数用于估计在某一状态下采取某一动作的价值。...DQN的核心思想是通过训练神经网络，使其能够预测每个状态-动作对的Q值，然后选择Q值最大的动作作为最优动作。3. 环境搭建我们将使用OpenAI Gym库来搭建训练环境。...，用于逼近Q函数。...Q网络（DQN），包括环境搭建、模型构建、训练与评估。
在强化学习领域，深度Q网络（DQN）作为深度强化学习的经典算法，在平稳环境下取得了诸多亮眼成果，如在Atari游戏中实现超越人类水平的表现。...非平稳环境对深度Q网络的挑战 在平稳环境中，环境状态转移概率和奖励函数相对稳定，DQN能通过不断学习逼近最优策略。但在非平稳环境下，情况截然不同。 环境的动态变化会导致之前学习到的Q值函数迅速失效。...深度Q网络的学习策略调整方向 改进经验回放机制 传统的经验回放是将智能体的经历（状态、动作、奖励、下一个状态）存储在经验池中，随机采样进行学习。在非平稳环境下，可采用优先经验回放（PER）。...在非平稳环境下对深度Q网络学习策略的优化，是推动强化学习在现实复杂场景中广泛应用的关键。尽管目前取得了一些进展，但仍面临诸多挑战，如如何更准确地检测环境变化、如何进一步提高多模型融合的效率等。...未来，随着研究的不断深入，相信深度Q网络在非平稳环境下将展现出更强大的适应性和决策能力，为自动驾驶、智能金融、工业自动化等领域带来更多突破 。
在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。...深度Q网络基础回顾 深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。...在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态 - 动作对的价值，但在高维状态空间下，Q表的存储和计算成本呈指数级增长，变得不可行。DQN引入神经网络来近似Q值函数，从而解决了这一难题。...注意力机制使网络在计算Q值时，能聚焦于状态空间中的关键部分，忽略无关信息，从而提高决策的准确性。...优化深度Q网络以适应高维连续状态空间是一个充满挑战与机遇的研究方向。通过不断改进技术和方法，我们能够让智能体在复杂环境中做出更智能、高效的决策，推动人工智能技术迈向新的高度。
[一个聪明的游戏agent可以学会避开危险的陷阱] 本文中我们将一起创建一个深度Q网络（DQN）。它基于我们系列文章中（0）的单层Q网络，如果你是强化学习的初学者，我推荐你到文末跳转到（0）开始阅读。...尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色，但是深度Q网络可以使其变得更强。要将简单的Q网络转化为深度Q网路，我们需要以下改进： 将单层的网络切换为多层卷积网络。...从Q网络到深度Q网络 [92mi4gmx2x.png] 改进1：卷积层 由于我们的agent要玩电子游戏，所以它必须能像人类或其他灵长动物一样理解屏幕上的输出内容。...为了纠正这个错误，DDQN的作者使用了一个简单的技巧：利用主网络选择行动，目标网络来生成该行动的目标Q值，而不是在训练过程中计算目标Q值的同时选择最大Q值对应的行动。...(4)—— 深度Q网络及扩展 Part 5 — Visualizing an Agent’s Thoughts and Actions Part 6 — Partial Observability and
文章分类在强化学习专栏： 【强化学习】（50）---《强化学习核心算法：深度Q网络（DQN）算法》 强化学习核心算法：深度Q网络（DQN）算法 1.深度Q网络（Deep Q-Network..., DQN）算法详解 深度Q网络（DQN）是深度强化学习的核心算法之一，由Google DeepMind在2015年的论文《Playing Atari with Deep Reinforcement...DQN通过结合深度学习和强化学习，利用神经网络近似Q值函数，在高维、连续状态空间的环境中表现出了强大的能力。...深度Q网络 DQN使用神经网络来近似Q值函数 ，其中 是网络参数。网络输入是状态 ，输出是对应每个动作的Q值。...网络的参数 θ # θ 表示 Q 网络的权重，用于近似 Q 值函数 初始化 Q 网络参数 θ 随机 # 将目标 Q 网络的参数 θ^- 初始化为 Q 网络参数 θ 的值 # θ^- 是一个独立的目标网络
Introducing Q-Learning 5.1. What is Q-Learning? 5.2. The Q-Learning algorithm 5.3....Introducing Q-Learning 5.1. What is Q-Learning?...Think of this Q-table as the memory or cheat sheet of our Q-function....So now that we understood what are Q-Learning, Q-Function, and Q-Table, let’s dive deeper into the Q-Learning...Step 1: We initialize the Q-Table So, for now, our Q-Table is useless, we need to train our Q-Function
而Q-learning中的Q值，更是理解这一算法的核心关键，它如同智能体的“智慧密码”，指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。...Q值的数学奥秘：贝尔曼方程的魔法 从数学角度深入剖析，Q值的计算基于贝尔曼方程，这是一个递归式的关系。...计算方式为：当前状态 - 动作对的Q值更新为，原本的Q值加上学习率乘以（即时奖励加上折扣因子乘以下一状态下所有可能动作中最大的Q值，再减去原本的Q值）。...Q值在不同场景下的表现与挑战 在简单的、状态和动作空间有限的场景中，Q值可以通过Q表轻松存储和更新，Q-learning算法能够快速收敛到最优策略。...这就需要借助函数逼近的方法，如深度神经网络，来近似Q值函数，这就是深度Q网络（DQN）的核心思想。 Q值作为Q-learning算法的核心，承载着智能体对环境的理解和决策的依据。
在强化学习领域，深度Q网络（DQN）凭借其将深度学习与Q学习相结合的独特优势，在解决复杂决策问题上取得了显著成果，如在Atari游戏中展现出超越人类的游戏水平。...深度Q网络基础回顾深度Q网络旨在利用深度神经网络逼近Q值函数，帮助智能体在不同状态下做出最优决策。...注意力机制改进深度Q网络的方式增强状态特征提取在DQN处理状态信息时，引入注意力机制可以帮助网络更好地筛选和提取关键状态特征。...挑战与展望将注意力机制与深度Q网络结合虽然取得了显著进展，但仍面临一些挑战。...随着技术的不断发展，有望在硬件性能提升和算法优化方面取得突破，进一步发挥注意力机制与深度Q网络结合的优势，推动强化学习在自动驾驶、智能机器人、智能医疗等更多领域的应用与发展，为解决复杂现实问题提供更强大的技术支持
而Q-learning中的Q值，更是理解这一算法的核心关键，它如同智能体的“智慧密码”，指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。...Q值的数学奥秘：贝尔曼方程的魔法从数学角度深入剖析，Q值的计算基于贝尔曼方程，这是一个递归式的关系。...计算方式为：当前状态 - 动作对的Q值更新为，原本的Q值加上学习率乘以（即时奖励加上折扣因子乘以下一状态下所有可能动作中最大的Q值，再减去原本的Q值）。...Q值在不同场景下的表现与挑战在简单的、状态和动作空间有限的场景中，Q值可以通过Q表轻松存储和更新，Q-learning算法能够快速收敛到最优策略。...这就需要借助函数逼近的方法，如深度神经网络，来近似Q值函数，这就是深度Q网络（DQN）的核心思想。Q值作为Q-learning算法的核心，承载着智能体对环境的理解和决策的依据。
零、为什么需要深度Q学习 上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function...将神经网络与Q学习结合起来，就得到了能够解决更复杂问题的Q-Network以及使用深度神经网络的Deep-Q-Network (DQN)。 Deep-Q-Learning的算法究竟是什么样的？...因此，在这一期的文章里，问题将聚焦在前后两个问题之间：如何使用神经网络让智能体走好网格迷宫？ 将这个问题再细分开来，则包括两部分： 如何使用MatLab的神经网络工具箱？ 如何实现深度Q学习算法？...第三期主要包含两部分内容，第一部分即上文，简要介绍了深度Q学习的存在基础，另一部分则解决第一个小问题，讨论一下MatLab神经网络工具箱的使用。...在第四期，我们再详细聊一聊深度Q学习在网格迷宫中的实现。
作者 | Robbie Allen 编译 | 专知 整理 | Sanglei, Shengsheng 今天，我们将构建一个深度Q网络，为环境中的agent实现一个可以获取环境状态信息以及近似Q-value...创建Q-table并更新它们非常不易。最好的做法是，构建一个神经网络，以近似得出各个状态下行为的Q-values。 ? 如何令深度Q学习工作呢？ 这看起来非常复杂，但我们将一步一步完成解释。...我们的深度Q神经网络的每次输入是4帧图片，输出为各环境下的每个可选行为的Q-values向量。我们需要找到向量中最大的Q-value，以帮我们做出最好的行为决策。...深度Q学习算法 首先，我们需要了解下数学公式：回忆下Q函数的更新方法（Bellman equation）： ? 在此次例子中，我们希望更新网络的权重以减少误差。...以上便是深度Q学习构建的全部内容了。在下一章中，将介绍深度Q学习的各类变体。
通常我们只需要尽力一个神经网络，即使是一个结构非常复杂的神经网络，也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。...什么是神经网络？ 让我们先回答一个问题：什么是神经网络？它是一种生物学启发的构建计算机程序的方法，能够学习和独立地找到数据中的连接。正如图二所展示的。...激活函数是神经网络的关键元素之一，如果缺失了他们，那么我们的神经网络就只剩下线性函数的组成了。所以神经网络将直接成为一个线性函数。我们的模型也将缺失多样的扩展性，导致其甚至连逻辑回归都不如。...图6.最流行的激活函数及其衍生物的图 损失功能 促进深度学习的发展进程的基石可以说就是损失的值。一般来说，损失函数就是表示的我们理想值与现实值之间的差距。...图9显示了神经网络中的操作顺序。我们清楚地看到前向和后向传播如何一起工作以优化损失函数。 ? ? 图9.前向和后向传播 结论 希望我已经解释了在神经网络中发生的数学。
利 能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络 大得多的 函数集合 。 弊 不好收敛： 更容易过拟合 (即局部最优)。 收敛慢。 梯度问题 (弥散 / 爆炸)。 总结 深度神经网络就像一个数学公式。
Q-learning vs Friend-Q Q-learning 只是单独地考虑一个 player 的 Q 值，所以在建立Q表时就建立一个player A 的。...Friend-Q 是假设对手像个朋友一样，他会最大化大家的利益，那么就在 Q 的基础上添加 player B 的action空间即可： left：Q，right：friend-Q ? ---- 2....Friend-Q vs Foe-Q Foe 是指对手就是完全的对抗状态，他会让另一方的利益最小，尽管这个决策对自己也不利。...Foe-Q 也要同时考虑双方的 action 空间，所以Q表和Friend-Q是一样的形式。 差别在于更新 Q 表时需要求解一个 maximin 问题： ? ? ? ---- 3....Foe-Q vs Ce-Q Ce-Q 和前三个的区别是，在建立Q表时，要同时建立两个表： 每个表都会同时考虑二者的action空间 ?
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