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

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...深度Q网络(deep Q-network,DQN)是指基于深度学习的Q学习算法,主要结合了价值函数近似与神经网络技术,并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。...7 深度Q网络进阶技巧 7.1 双深度Q网络 接下来我们介绍训练深度Q网络的一些技巧。第一个技巧是双深度Q网络(double DQN,DDQN)。为什么要有DDQN呢?...7.2 竞争深度Q网络 第二个技巧是竞争深度Q网络(dueling DQN),相较于原来的 深度Q网络,它唯一的差别是改变了网络的架构。Q网络输入状态,输出的是每一个动作的 Q 值。...如果我们使用的是一般的深度Q网络(灰色的线),深度Q网络的性能不是很好。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。

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DQN系列(2): Double DQN算法原理与实现

”算法网络结构的方法“Double DQN”,并在第五点获得state-of-the-art的效果,下面详细介绍。...DQN算法非常重要的两个元素是“经验回放”和“目标网络”,通常情况下,DQN算法更新是利用目标网络的参数 ,它每个 步更新一次,其数学表示为: 上述的标准的Q-learning学习和DQN中均使用了...所以对于每个state,每个action都应该有相同的true value,他们的值可以通过目标Q值那一栏的公式计算出来。...,Double DQN则使用了DQN的思想,直接利用目标网络()进行更新。...以上基本上是本论文的内容,下面我们借助实验进行code的Double DQN算法。其实本部分的复现只是将更新的DQN目标函数换一下。对于论文中的多项式拟合并不做复现。 3.

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DQN三大改进(一)-Double DQN

我们简单回顾一下DQN的过程(这里是2015版的DQN): ? DQN中有两个关键的技术,叫做经验回放和双网络结构。 DQN中的损失函数定义为: ?...我们根据一张Q表或者网络参数来选择我们的动作a',再用另一张Q值表活着网络参数来衡量Q(s',a')的值。...其中,红色的方块代表寻宝人,黑色的方块代表陷阱,黄色的方块代表宝藏,我们的目标就是让寻宝人找到最终的宝藏。 这里,我们的状态可以用横纵坐标表示,而动作有上下左右四个动作。...这里我们的双网络结构都简单的采用简单的全链接神经网络,包含一个隐藏层。...根据Double DQN的做法,我们需要用两个网络的来计算我们的q-target值,同时通过最小化损失来更新网络参数。

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强化学习:DQN与Double DQN讨论

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设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差。 image.png ? 图4 行为值函数逼近网络 我们称计算TD目标时所用的网络为TD网络。...在DQN算法出现之前,利用神经网络逼近值函数时,计算TD目标的动作值函数所用的网络参数θ,与梯度计算中要逼近的值函数所用的网络参数相同,这样就容易导致数据间存在关联性,从而使训练不稳定。...我们可以看到,在第[12]行利用了经验回放;在第[13]行利用了独立的目标网络θ-;第[15]行更新动作值函数逼近网络参数;第[17]行更新目标网络参数。...Double DQN 上面我们讲了第一个深度强化学习方法DQNDQN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。

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Double DQN——解决DQN中的过估计问题

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: ?...因为我们的神经网络预测Qmax本来就有误差,而每次更新也是向着最大误差的Q现实改进神经网络,就是因为这个Qmax导致了overestimate。...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)。

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强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

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...(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)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...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。...深度Q网络是基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似与神经网络技术,并采用了目标网络和经验回放技巧进行网络的训练。目标网络和经验回放 3.2 友善的面试官:那我们继续分析!

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TensorFlow强化学习入门(4)——深度Q网络DQN)及其扩展

利用第二“目标网络来计算更新Q值。 这三点创新也使得Google DeepMind团队的DQN agent在很多雅达利游戏上达到超越人类水平。我们将依次讲解每一点并演示如何将其集成在我们的代码中。...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?...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。...下面给出DDQN更新目标值使用的等式: Q-Target = r + γQ(s’,argmax(Q(s’,a,ϴ),ϴ’)) Dueling DQN 为了解释Dueling DQN网络架构变更的原因,.../dqn" # 我们模型的保存路径 h_size = 512 # 最后一个卷积层的尺寸 tau = 0.001 # 目标网络更新至主网络的速率 # ---------------------------

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卷积神经网络-目标检测

目标分类和定位: 对于目标定位问题,我们卷积神经网络模型结构可能如下: ?...特征点检测: 由前面的目标定位问题,我们可以知道,神经网络可以通过输出图片上特征点的坐标(x,y),来实现对目标特征的识别和定位标记。 ?...训练完这个卷积网络,就可以用它来实现滑动窗口目标检测。 滑动窗口目标检测: 利用滑动窗口在实际图片中实现目标检测。 ?...汽车目标检测: 依据上面的方法,我们将整张图片输入到训练好的卷积神经网络中。无需再利用滑动窗口分割图片,只需一次前向传播,我们就可以同时得到所有图片子集的预测值。 ?...将n×n个格子标签合并在一起,最终的目标输出Y的大小为:n×n×8(这里8是因为例子中的目标值有8个)。 通过这样的训练集训练得到目标探测的卷积网络模型。

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目标检测之FPN网络详解

特征图金字塔网络FPN(Feature Pyramid Networks)是2017年提出的一种网络,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量的情况下...低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。...三、FPN加入到各种网络的实验效果表 作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal,原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入,简单讲就是只用这一个尺度的feature...这样效果也不好的原因在于目标的location特征在经过多次降采样和上采样过程后变得更加不准确。...与Table1的比较类似,(a)(b)(c)的对比证明在基于区域的目标卷积问题中,特征金字塔比单尺度特征更有效。

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强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

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。...在Q网络中,TD误差就是目标Q网络计算的目标Q值和当前Q网络计算的Q值之间的差距。     这样如果TD误差的绝对值$|\delta(t)|$较大的样本更容易被采样,则我们的算法会比较容易收敛。...算法输入:迭代轮数$T$,状态特征维度$n$, 动作集$A$, 步长$\alpha$,采样权重系数$\beta$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 当前Q网络$Q$,目标Q网络$...Q'$, 批量梯度下降的样本数$m$,目标Q网络参数更新频率$C$, SumTree的叶子节点数$S$。     ...输出:Q网络参数。     1. 随机初始化所有的状态和动作对应的价值$Q$.  随机初始化当前Q网络的所有参数$w$,初始化目标Q网络$Q'$的参数$w' = w$。

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强化学习(十二) Dueling DQN

Dueling DQN的优化点考虑     在前面讲到的DDQN中,我们通过优化目标Q值的计算来优化算法,在Prioritized Replay DQN中,我们通过优化经验回放池按权重采样来优化算法。...而在Dueling DQN中,我们尝试通过优化神经网络的结构来优化算法。     具体如何优化网络结构呢?...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网络结构也和之前的DQN不同。...而在Dueling DQN中,我们在后面加了两个子网络结构,分别对应上面上到价格函数网络部分和优势函数网络部分。对应上面右图所示。...以上就是Duel DQN的主要算法思路。由于它仅仅涉及神经网络的中间结构的改进,现有的DQN算法可以在使用Duel DQN网络结构的基础上继续使用现有的算法。

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目标检测与生成对抗网络

采用生成对抗性网络和循环一致性损失的目标进行图像翻译。此外,提出了基于区域建议的特征对抗性训练和分类,以进一步最小化域偏移并保留目标目标的语义。...本文提出并评估了一种新的解决方案来填补这一空白,该解决方案使用基于生成对抗网络的模型ShipGAN将模拟图像转换为真实图像。...这项工作的贡献有三个方面:(1)设计了一个结构感知的未配对图像到图像的翻译网络,该网络学习跨不同域的潜在数据转换,同时大大减少了转换图像中的伪影;(2) 定量地证明了车辆检测器的域自适应能力不受其训练数据的限制...;(3) 在车辆检测方面,我们的目标保护网络在日夜困难的情况下提供了显著的性能增益。...为了缓解生成对抗性网络(GANs)造成的细节破坏,我们建议利用基于核预测网络(KPN)的方法来重新定义夜间到日间的图像翻译。KPN网络目标检测任务一起训练,以使训练的日间模型直接适应夜间车辆检测。

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今日头条首次改进DQN网络,解决推荐中的在线广告投放问题

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。...在给定推荐列表前提下,本文提出了一种基于DQN的创新架构来同时解决三个任务:是否插入广告;如果插入,插入哪一条广告;以及插入广告在推荐列表的哪个位置。实验也在某短视频平台上验证了本文算法的效果。...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...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。...HQN是一个层级DQN结构,高阶DQN决定插入位置;低阶DQN选择特定ad进行插入。

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【强化学习】DQN 的各种改进

接下来,Nature DQN 做了一个改进,就是增加 Target Q 网络。也就是我们在计算目标 Q 值时使用专门的一个目标 Q 网络来计算,而不是直接使用预更新的 Q 网络。...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。...简单说明一下: Double DQN:目的是减少因为 max Q 值计算带来的计算偏差,或者称为过度估计(over estimation)问题,用当前的 Q 网络来选择动作,用目标 Q 网络来计算目标...需要修改的地方非常少: 在当前网络的基础上,再去初始化一个目标网络 model_Q; 用目标网络去预测 Q 值,用当前网络去 fit 样本; 定期用当前网络去更新 model_Q 的参数值。

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