2.算法 我们知道DQN的神经网络部分可以看成一个最新的神经网络+老神经网络,他们有相同的结构，但内部的参数更新却有时差（TD差分，老神经网络的参数是隔一段时间更新），而它的Q现实部分是这样的： ?...所以Double DQN的想法就是引入另一个神经网络来打消一些最大误差的影响。而DQN中本来就有两个神经网络，所以我们就可以利用一下DQN这个地理优势。...我们使用Q估计的神经网络估计Q现实中Qmax(s', a')的最大动作值。然后用这个被Q估计初级出来的动作来选择Q现实中的Q(s')。...总结一下： 有两个神经网络：Q_eval（Q估计中的），Q_next(Q现实中的)。...2.1更新方法 这里的代码都是基于之前的DQN中的代码，在RL_brain中，我们将class的名字改成DoubleDQN，为了对比Natural DQN，我们也保留原来大部分的DQN的代码。
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。...以解决数据相关性的问题； 使用固定Q-target网络来稳定训练过程，即每隔一定步数更新目标网络，减少训练过程中的波动性。...在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的神经网络结构和参数，并利用DQN来训练智能体在复杂环境中做出最优决策。
作者 | 深度传送门 来源 | 深度传送门（ID:gh_5faae7b50fc5） 【导读】本文主要介绍今日头条推出的强化学习应用在推荐的最新论文[1]，首次改进DQN网络解决推荐中的在线广告投放问题。...背景介绍 随着最近RL研究的火热，在推荐平台上在线广告投放策略中如何利用RL引起了大家极大的兴趣。...在推荐列表中不适当地插入广告或者插入广告太频繁都会损害推荐列表的用户体验，与此同时插入太少的广告又会减少广告收入。 因此本文提出了一种全新的广告投放策略来平衡推荐用户体验以及广告的收入。...DQN架构 在深入本文具体的算法架构前，我们先来简单回顾下DQN的两种经典结构： 图a的DQN接受的输入是state，输出是所有可能action对应的Q-value； 图b的DQN接受的输入是state...这样的复杂度对于实际线上的广告系统是不太能够接受的。 改进的DEAR架构 因此，本文提出了一种改进的DQN框架DEAR用来解决上述推荐系统中在线广告投放问题。该框架试图同时解决上述提到的三个任务。
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 强化学习全系列超详细算法码源见文章顶部 传统的强化学习算法会使用表格的形式存储状态价值函数...但是在 DDQN 里面有两个 Q网络，第一个 Q网络 Q 决定哪一个动作的 Q 值最大（我们把所有的 a 代入 Q 函数中，看看哪一个 a 的Q 值最大）。...，有两个Q网络：会更新的Q网络和目标Q网络。...本来只想修改两个值，但 Q表格中的第三个值也被修改了：-2 变成了 -1。所以有可能我们在某一个状态下，只采样到这两个动作，没采样到第三个动作，但也可以更改第三个动作的 Q 值。...噪声深度Q网络（noisy DQN）比DQN的性能好很多。紫色的线代表 DDQN，DDQN 还挺有效的。
上一篇讲了什么是 DQN，今天来看看如何用代码实现： ?...首先我们需要建立一个 DQN agent： import gym from collections import deque class DQNAgent(): def __init__(self...模型的输出是每个 state 的所有 action 的 Q-value，维度由 env.action_space.n 获得。...模型可以用 Keras 的 sequence 建立，可以是 FFW，也可以是 CNN，根据环境任务的类型决定。...gamma 代表着我们有多么看重长期收益，它越大说明agent会更重视未来的收益，它越小说明agent会更重视短期的利益，一般我们都是希望长期结果是高收益的，可以放弃一些短期利益。
前段时间给出了 Q-Learning 在排班调度中的应用，现在给出 DQN 的实现。...2.代码 对 DQN 不太了解的可以去看先前的文章（我们用的是 2013 版的 DQN，没有双网络）。...原本的把所有的 list 拼接成 string 作为 state，现在需要把二维 list 展开成一维 list 作为神经网络的输入。...对 Q-Learning 进行了类似的修改，保证其除了 Agent 外其他策略都一致（除了迭代次数，DQN 为 1 w，Q-Learning 为 10 w），得到的结果为（比之前的 Q-Learning...当然，这也只是在当前场景下，使用了简单的模型，大家可以进行更多的尝试。 此外，我还实验了用 CNN 来代替 NN，但效果不是太好（-0.44）。 后面可能会去试下 DQN 的诸多改进版。
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN 强化学习全系列超详细算法码源见文章顶部 1.核心词汇 深度Q网络...双深度Q网络（double DQN）：在双深度Q网络中存在两个Q网络，第一个Q网络决定哪一个动作的Q值最大，从而决定对应的动作。另一方面，Q值是用 Q' 计算得到的，这样就可以避免过度估计的问题。...竞争深度Q网络（dueling DQN）：将原来的深度Q网络的计算过程分为两步。...在双深度Q网络中存在两个Q网络，一个是目标的Q网络，一个是真正需要更新的Q网络。具体实现方法是使用需要更新的Q网络选动作，然后使用目标的Q网络计算价值。...你刚才提到的深度Q网络中的两个技巧————目标网络和经验回放，其具体作用是什么呢？ 在深度Q网络中某个动作价值函数的更新依赖于其他动作价值函数。
选自DeepMind 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 「AlphaGo 之父」David Sliver 等人最近探索的方向转向了强化学习和深度 Q 网络（Deep Q-Network）。...在 DeepMind 最近发表的论文中，研究人员整合了 DQN 算法中的六种变体，在 Atari 游戏中达到了超越以往所有方法的表现。...它包含了 Q 学习的卷积神经网络与以及反复经验（experience replay）而从原像素中学习，已在多种 Atari 游戏中达到或超过了人类水平的表现。...Noisy DQN（Fortunato 等人；2017）使用随机网络层进行勘测（exploration）。当然，以上几种方法还不是全部。 ?...我们的实验组合在 Atari 2600 基准测试中，数据效率和最终表现上都实现了实现了业内最佳水平。我们也提供了详细的研究结果，其显示了每种组件对于总体性能的贡献。 ?
就是说，原来 NIPS 版本的 DQN 目标 Q 网络是动态变化的，跟着 Q 网络的更新而变化，这样不利于计算目标 Q 值，导致目标 Q 值和当前的 Q 值相关性较大。...因此提出单独使用一个目标 Q 网络。那么目标 Q 网络的参数如何来呢？还是从 Q 网络中来，只不过是延迟更新。也就是每次等训练了一段时间再将当前 Q 网络的参数值复制给目标 Q 网络。...DQN 训练是单独的，也就是一个游戏弄一个网络进行训练，有没有办法弄一个网络同时掌握多个游戏，或者训练某一个游戏后将知识迁移到新的游戏？ DQN 能否用在连续动作输出问题？...Dueling Network：将 Q 网络分成两个通道，一个输出 V，一个输出 A，最后再合起来得到 Q。如下图所示（引用自 Dueling Network 论文）。...，还在继续改进中 = =。
[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。...由此我还将讲解两个简单的DQN架构的提升方案——Double DQN 和 Dueling DQN，它们将为网络带来性能和稳定性的提升。...改进2：历程重现 DQN的第二个主要改进就是支持历程重现。其基本思想就是将agent的训练历程存储下来，然后从中随机抽取来训练网络，通过这种方式我们可以使得我们的agent在任务中的表现更加稳定健壮。...改进3：目标网络分离 DQN的第三个主要改进，也是最独特的一个改进，就是在训练过程中对第二个网络的利用。第二个网络用于计算训练过程中每个行动带来的损失值。为什么不直接使用一个网络来估算损失值呢？...在将你的DQN应用于你喜欢的雅达利游戏之前，我建议你先在原先的网络上添加一些新特性，下面我将着重说明其中的两个（Double DQN 和 Dueling DQN ）并给出其部分代码实现，借助它们我们的网络可以在更短的时间内训练达到更优的性能
一、概述： OSPF V2在发展的过程经过了很多次改进，其中比较重要的两个标准是RFC1583和RFC2328。这两个标准在计算路由的时候使用的计算方法不一样。...）可能会导致网络产生环路。...COST 变大了，总和为11），指向了R2（COST 是3），R2不变继续指向R1.此时两个路由器的路由是同向的，也不会环路。...R2舍近求远放弃了通过R1去目的地的捷径（COST 为2），而选择和通过R3去往目的地（COST 为12）.因为R3的路由表是以R2为下一跳的，此时两个路由器的路由表互指对方为下一跳，悲剧就发生了....因为RFC2328在选路时，不是最优先考虑COST 的，是要考虑路由的类型及区域的类型的，比如它认为经过经过普通区域的路由好于经过骨干区域的路由。
导读 「AlphaGo 之父」David Sliver 等人最近探索的方向转向了强化学习和深度 Q 网络（Deep Q-Network）。...在 DeepMind 最近发表的论文中，研究人员整合了 DQN 算法中的六种变体，在 Atari 游戏中达到了超越以往所有方法的表现。...它包含了 Q 学习的卷积神经网络与以及反复经验（experience replay）而从原像素中学习，已在多种 Atari 游戏中达到或超过了人类水平的表现。...dueling 网络架构（Wang 等人；2016）可以通过分别表示状态值和动作奖励来概括各种动作。...Noisy DQN（Fortunato 等人；2017）使用随机网络层进行勘测（exploration）。当然，以上几种方法还不是全部。 ?
乱序函数 在机器学习中为了防止模型学习到样本顺序这些影响泛化能力的特征，通常在模型进行训练之前打乱样本顺序。...Numpy模块提供了permutation(x)和shuffle(x)两个乱序函数，permutation(x)和shuffle(x)两个函数都在 Numpy 的 random 模块下，因此要使用这两个乱序函数需要先导入...（本文的所有数组指的都是ndarray数组）、列表以及元组时，则对数组、列表以及元组中的元素值进行乱序排列； 无论实现哪种功能，permutation(x)函数最终返回的都是乱序后的数组。...（因为乱序是随机的，有可能得到不同的乱序结果 ） random.shuffle(x) shuffle(x)函数中的参数 x 只能是数组或者列表（不能是元组）。...关于shuffle(x)函数对高维数组和列表的乱序处理这里不再赘述。 总结 下面通过一个表格对permutation(x)和shuffle(x)两个乱序函数进行一个简单的总结。
在RDG的应用场景中，用户无需直接RDP服务器连接，而是直接连接网关。网关身份验证成功后，，网关会将RDP流量转发至用户指定的地址，因此在这里网关实际上就是一个代理。...在2020年1月份的安全更新中，微软修复了RDG中存在的两个漏洞。...分配的漏洞编号分别为CVE-2020-0609和CVE-2020-0610，而这两个漏洞都可以允许攻击者在目标设备上实现预认证远程代码执行。...每个报文中都包含一个Header，其中包含如下字段数据： fragment_id：报文在序列中的具体位置； num_fragments：序列中报文的总数量； fragment_length：报文数据的长度...memcpy_s()函数会将每个分段数据（fragment）拷贝到重组缓冲区中的一个偏移量地址，重组缓冲区在堆上进行分配，每个分段的偏移量由fragment_idx 1000得到。
mysqldump在未开启gtid模式的时候，有个重要参数是--master-data,该参数有1，2两个值。 1--记录位点信息，默认参数； 2--以注释方式记录位点信息。
实现一个七鬼五二三的 AI 需要三步。 3.1 第一步,网络结构 动手写一个棋牌 AI 的第一步就是确定网络结构。...我们实现的 DQN 如下所示：当前状态 s 和可选动作 a, 分别经过 CNN 网络转换成向量，然后将两个向量拼接起来，最后通过 DNN 得到一个实数值 Q(s,a)。 ?...从上图的结果来看，DQN 的方法能够学习到比随机出牌和简单规则好的 AI。但这些 AI 并没有太强,毕竟这两个基线不是很强。...因为我们只是用了最简单的 DQN，网络结构也没有经过优化，特征也没有精细地挑选。如果要进一步加强 AI 的能力，需要更多的工作。...总体结论：DQN 能学习到一个相对比较好的 AI，但要得到一个比较强大的 AI 还需要更多特征、网络结构和训练目标的优化。 5. 结论 深度强化学习是学术界研制游戏 AI 的主流算法。
DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表，并在Nature 2015上提出由两个网络组成的Nature DQN。...图2 环境与智能体交互示意图 Nature DQN中引入了两个结构、初始参数完全相同的网络结构来打乱相关性。...图2 DQN两个网络训练示意图 DQN算法跟Q-Learning算法一样，也是一种off-policy的的学习算法，既可以学习当前的经历，也可以学习过去的经历、学习别人的经历。...NetWork类为DQN算法的网络结构，maze环境中的状态为2，动作为4个方向。为了方便收敛，本文使用了三个全连接层，前两个全连接层使用relu激活函数。 ? 图4 maze环境 ?...DQN算法在进行训练的时候，首先需要判断Target网络中的参数是否需要更新，如果需要更新，则按照上述公式对Target网络中的参数进行更新。
这篇文章主要介绍 DQN 的三种改进：Nature DQN、Double DQN、Dueling DQN 在运筹学中的应用，并给出三者的对比，同时也会给出不同增量学习下的效果。...所以，Double DQN 的改进会加上 Nature DQN 的改进的部分，同理 Dueling DQN 实际上是 Nature DQN、Double DQN、Dueling DQN 三者的缝合怪。...就是创建了两个 DQN，防止又踢球又当裁判 self.model = self....Double DQN 使用当前 Q 网络计算每一个 action 对应的 q 值，然后记录最大 q 值对应的 max action，然后用目标网络和 max action 计算目标 q 值。...Dueling Network：将 Q 网络分成两个通道，一个输出 V，一个输出 A，最后再合起来得到 Q。
dir()&help() dir()函数用来查看一个python的package中的内容（模块或者函数） 可以通过‘.’一级一级地访问 help()函数用来查看对于某函数用法的官方解析 使用好这两个函数
前两天，需要将远程一个测试库用expdp导出的数据dump导入到本地的一个测试环境中，其中碰到了一些问题，值得小结下。 环境介绍： 1....logfile=test.log remap_schema=test1:test2 remap_tablespace=TBS_DAT_1:TBS_DAT_2,TBS_IDX_1:TBS_IDX_2 导入过程中碰到的两个问题...' 这里涉及到了字符集转换的问题，中文在GBK字符集中占2位，但在UTF-8字符集中占3位，所以在GBK中保存小于20个字符的情况下，导入到了UTF-8的库中，就可能因为需要额外的字符空间导致超出字段长度定义...，但未来再插入的记录则会遵循主外键关联的关系。...使用10g以上版本提供的expdp/impdp数据泵导入导出工具，较以往的exp/imp工具，无论是在参数的可选择性上，还是速度和压缩比上，都有了不小的改进，提供更为方便快速的数据导入导出方法给我们。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
