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。
”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的目标函数换一下。对于论文中的多项式拟合并不做复现。 3.
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。
然而，神经网络可以纯粹通过观察场景来解决任务， 因此我们将使用以cart为中心的屏幕补丁作为输入。也因为如此，我们的结果与官方排行榜的结果无法直接比较 - 因为我们的任务 要困难得多。...需要的环境包 神经网络(torch.nn) 优化(torch.optim) 自动分化（torch.autograd） 视觉任务的实用程序(torchvision)- 一个单独的包 构建函数...utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : DQN
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。
比起之前DQN中，这个reward定义更加准确。如果使用这种reward定义方式，可以想象Natural DQN会花很长时间学习。...为了对比的需要，我们的tf.Session()也单独传入，并移除原本在DQN代码中的这一句：self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) ?...搭建神经网络时，我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights，这个正是刚刚算法中提到的Importance-Sampling Weights，用来恢复被Prioritized...self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target, self.q_eval)) 因为和Natural DQN...learn（）部分的改变也在如下展示： 1class DQNPrioritizedReplay: 2 def learn(self): 3 ... 4 # 相对于 DQN
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)。
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！
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
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中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 # ---------------------------
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。
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。
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。...max_q_prime = tf.reduce_max(q_target(s_prime),axis=1,keepdims=True) # 构造Q(s,a_t)的目标值...，来自贝尔曼方程 target = r + gamma * max_q_prime * done_mask # 计算Q(s,a_t)与目标值的误差...(), epsilon * 100)) score = 0.0 env.close() if __name__ == '__main__': main() DQN...用到了影子网络，影子网络的更新会滞后Q网络，用来计算目标值。这是因为如果训练目标值和预测值都来自同一网络，那么数据之间就会存在很强的相关性。
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$w' = w$。
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的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。
Fully convolutional networks 全卷积网络还是比较流行的。R-FCN 就是全卷积网络。 Method Description 3.1....输入图像经过一个卷积网络提取特征图 feature map，这个特征图经过一个 ConvDet 层处理得到 若干矩形框，每个矩形框有坐标，C个类别概率，1个confidence score，就是包含物体的概率
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。
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域目标的语义。...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网络与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。
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。...newState, terminal)) # 移除数据 if len(self.replayMemory) > REPLAY_MEMORY: self.replayMemory.popleft() 目标网络...DQN的另一大特点是建立了两个Q网络，一个网络进行预测值的估计，另一个网络作为目标值。...每个一段时间UPDATE_TIME,，目标网络需要再次复制训练网络。...，因此目标网络不参与训练的梯度更新，需要用detach来进行截断。
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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