1. 深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是图像
原创
2023-07-05 12:10:37
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深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-
深度强化学习将深度学习的感知（预测能力）与强化学习的决策能力相结合，利用深度神经网络具有有效识别高维数据的能力，使得强化学习算法在处理高纬度状态空间任务中更加有效一、DQN算法简介1：核心思想深度Q网络算法（DQN）是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法，它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合，利用CNN对图像的强大表征能力，将视频帧视为强化学习中的状态输入网络，然后由网络输出离散的动
1. Q-Learning回顾 上一期我们讲了Q-Learning以及Sarsa的算法流程，同时我们还手写了基于Q-Learning以及Sarsa来解决OpenAI gym中的FrozenLake问题。今天，我们将借助神经网络来重新解决这个问题。（FrozenLake问题简单来说就是走迷宫，走错了将不会有任何奖励，走到了目标位置就会获得1的奖励。关于FrozenLake问题的更多描述，请参阅ht
DQN直接训练一个Q Network 去估计每个离散动作的Q值，使用时选择Q值大的动作去执行（贪婪策略）DQN可以处理每个离散的动作，对于连续动作空间上，虽然可以细分步长转化为更多的离散动作来做，但效果不好且训练成本倍增，由此学者们想到了Policy Gradient 确定策略梯度。一、PG Policy Gradient策略梯度算法是一种更为直接的方法，它让神经网络直接输出策略函数
DQN算法，英文名为Deep Q Network，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q-learning。传统的Q-learning使用表
DQN算法原理一、DQN算法是什么二、DQN训练过程三、经验回放 （Experience Replay）四、目标网络（Target Network）1、自举（Bootstrapping）2、目标网络：五、Double DQN六、总结伪代码： 一、DQN算法是什么DQN，即深度Q网络（Deep Q-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。回顾一下Q-Learing：强化学习——
一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。 想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解，推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是一种结合深度学习和强化学习的算法，用于解决具有高维状态空间和动作空间的复杂任务。它通过将神经网络作为值函数近似器来实现强化学习。
在传统的强化学习中，值函数可以是一个表格，每个状态和动作对应一个值。然而，对于具有大量状态和动作的问题，表格方法的存储和更新变得非常困难。深度强化学习通过使用神经网络来近似值函数，解决了这个问题。
原创
2023-08-30 09:04:52
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DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法，在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准，本文就带领大家了解一下这个算法，论文和代码的链接见下方。论文：Human-level control through deep reinforcement learning | Nature代码：https://github.com/indigoLovee/DQN喜欢的话可以点个star
简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。（PS：如果仅关注算法实现，可直接阅读第3和4部分内容。）1. 强化学习Reinforcement Learning （RL）：强化学习 强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动
上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近（Value Function Approximation，VFA）的理论，本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法，对于强化学习训练苦难问题，其开创性的提出了两个解决办法，在atari游戏上都有不俗的表现。论文发表在了 Nature 上，此后的一些DQN相关算法都是在其基础上改进，可以说是打
基于对抗的深度迁移学习由于其良好的效果和较强的实用性，近年来取得了快速发展。[1] 通过在损失函数中使用域自适应正则化项，引入对抗技术来迁移域适应的知识。[5] 提出了一种对抗训练方法，通过增加几个标准层和一个简单的新梯度翻转层，使其适用于大多数前馈神经模型。[21] 为稀疏标记的目标域数据提出了一种方法迁移同时跨域和跨任务的知识。在这项工作中使用了一种特殊的联合损失函数来迫使 CNN 优化域之间
Q-Learning 有一个 Q 值（评论家），一个行为的 Q 值越高，表示该行为能带来的奖励越多，越应该被选择
https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介 深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力，对感知问题束...
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2019-02-04 11:18:35
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value-based，价值学习：DQN。构建一个神经网络，输入是state，有多个输出对应采取每个action到最后所能获得的累加奖励Q-value。一开始这个网络估计出来的Q-value很差，我们使用TD算法，让 \[ target = r(a_t|s_t) + \lambda Q(s_{t+1 ...
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2021-07-14 16:08:00
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深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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致谢进行DQN方法整理时，主要对原文进行了学习，并参考了三位作者的笔记，在此一并表示感谢。索引网页如下： 深度强化学习-DDPG算法原理和实现www.jianshu.com
读论文Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning www.jianshu.com 强化学习(
一、算法详解文章最后附有博主自己实现的深度qlearning玩space invader游戏本文介绍的是基于神经网络的qlearning算法。我们知道传统的qlearning算法只能处理状态和动作有限的情况，对于无穷多，则是无法有效处理的。现实生活中，环境的状态肯定是无穷多的，而神经网络正好可以处理这样的情况。这里深度qlearning算法使用一个神经网络来表示一个q表，无论环境的状态有没有出现过
强化学习算法包括以下几种：Q-learning：基于值函数的强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。SARSA：基于值函数的强化学习算法，与Q-learning类似，但是它采用了一种更加保守的策略，即在当前状态下采取的动作。DQN：深度强化学习算法，使用神经网络来估计值函数，通过反向传播算法来更新网络参数。A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个
