强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么？
Sep 3, 2023 · 3. 理解什么是DQN，弄清它和Q-Learning的区别是什么。 2 用Q-Learning解决经典迷宫问题 现有一个5房间的房子，如图1所示，房间与房间之间通过门连接，编号0到4,5号是房子外边，即 …
DQN 网络的算法原理是怎样的？ - 知乎
图1 强化学习中智能体和环境之间的迭代式交互 DQN即深度Q网络（Deep Q Network），是一种基于价值的算法。 对于每一个状态 s 下所有可能动作 a 的动作价值函数 Q_w (s,a) ，可以通过一个神经网 …
关于DQN (deep Q-network)，代码中的参数如何取? - 知乎
Apr 14, 2023 · Deep Q-Network (DQN) 是强化学习算法 Q-learning 的一种深度学习扩展。 在 DQN 中，神经网络（通常是卷积神经网络）被用来近似 Q 函数，从而在大规模状态空间和动作空间中进行 …
DQN的优缺点分别是什么？ - 知乎
深度Q网络（DQN）是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习方法。它利用深度神经网络来近似最优的Q函数，即在给定状态和动作下的期望奖励值。DQN的网络结构可以根据问题的复杂性和特性进 …
一个自定义的多智能体环境如何用DQN来训练？ - 知乎
Nov 22, 2023 · 确实，您可以使用DQN（深度强化学习）来训练自定义多智能体环境中的A类和B类智能体。在这种情况下，每个智能体（A和B）都可以拥有一个独立的DQN来进行训练。训练过程如下： …
强化学习dqn算法为什么走一步就要训练一波，可以不可以走1000步再 …
Feb 23, 2024 · DQN是 off-policy算法，可以利用之前采集的数据。在开始训练前，算法会随机采样一批数据将buffer填满，之后每一步采样的数据都会放在buffer里并替换掉相应部分的数据，这样每一步都 …
DQN算法的Q-Loss是否必须收敛？ - 知乎
DQN算法的Q-Loss是否必须收敛？ 正在研究的问题中使用了DQN算法，我已经调整了一些超参数（网络架构，探索，学习率），每个epiode的奖励在训练期间增加，Q值也在收敛（参见图1），但… 显示 …
关于强化学习训练好的模型上线使用？ - 知乎
Dec 17, 2021 · 1、事实上，我们现在大多数理解的强化学习（没有完美的环境模型，学习主要靠试错）的其中一个目的就是为了解决训练和上线时环境不一致的问题（关键词“distribution shift”）所以才 …
现在的日本家长给小孩取名读音都这么前卫了吗？ - 知乎
Dec 22, 2014 · 另外虽然DQN名字是确实存在的现象，题主的图依然存疑，名字部分不论，但比如女子第九名的姓，田山拼为TANAKA（田中）就很奇怪= = 而且题主给的这个图已经挺老的了。 。 上几张 …
深度强化学习之深度Q网络DQN详解 - 知乎
引言 本文将对深度强化学习中经典算法DQN进行详细介绍，先分别介绍强化学习和Q-学习，然后再引入深度强化学习和DQN。本文所有参考资料及部分插图来源均列在文末，在文中不做额外说明。 强化 …