前言:
本文算是个人笔记，如有不足或需要讨论的，欢迎交流，邮箱即QQ。
有大佬知道如何搭网络的（如多少层和每层多少个神经元等参数怎么调），求请教。。
封面：
了解DQN必须从Q-learning讲起。不过先说明一点，不论是DQN还是Qlearnging 都是基于值的方法，至于基于值和基于策略的区别，我打算放在最后末尾。（因为这不是我要讲的重点）
Q-learning简单介绍：
一言蔽之，以选取未来奖励（值）最大的动作为agent决策方法。
但值是以表格的形式给出（比如总列为状态，横列为动作），需要经过一定训练才能反映出准确的未来奖励，所以一般会设某个大小为ε的值作为随机选取的概率。
new4.jpg
前言:本文算是个人笔记，如有不足或需要讨论的，欢迎交流，邮箱即QQ。有大佬知道如何搭网络的（如多少层和每层多少个神...
论文题目：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 所...
论文题目：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable M...
Introduction 目前深度强化学习主要有deep Q-learning、policy gradient m...
从DQN到Nature DQN再到Double DQN，这些Deep Q-learning算法的改进点在于TD-e...
Shixiang Gu1 2 3 SG717@CAM.AC.UKTimothy Lillicrap4 COUNTZ...
今天我们来用深度强化学习算法 deep Q-learning 玩 CartPole 游戏。 强化学习是机器学习的一...
之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning)，DQN顾名思义就是将两者结合...
概述 DQN其实是深度学习和强化学习知识的结合，也就是用Deep Networks框架来近似逼近强化学习中的Q v...
前言:本文算是个人笔记，如有不足或需要讨论的，欢迎交流，邮箱即QQ。有大佬知道如何搭网络的（如多少层和每层多少个神...
本文标题：Deep Q-Learning详解
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vnbaoqtx.html
网友评论