强化学习 DQN 算法将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样不需要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值.也可以只输入状态值, 输出所有的动作值
问题阐述 1.1 过估计问题现象 Q-learning算法在低维状态下的成功以及DQN和target DQN的效果已经很好了，但是人们发现了一个问题就是之前的Q-learning、DQN算法都会过高估计...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...，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....算法和DQN算法的区别。
Double-DQN原文：https://arxiv.org/pdf/1509.06461v3.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice.../tree/master/Double-DQN-demo 1、背景 这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解，可以参考文章https://www.jianshu.com...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： ?...为了避免这种情况的出现，我们可以对选择和衡量进行解耦，从而就有了双Q学习，在Double DQN中，q-target的计算基于如下的公式： ?...接下来，我们重点看一下我们Double-DQN相关的代码。
utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : DQN
这个算法就是著名的 DQN 算法，DQN 是第一个成功地将深度学习和强化学习结合起来的模型，本文将对DQN及其变种进行简单的讨论。...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利用卷积神经网络逼近行为值函数。 如图2所示为DQN的行为值函数逼近网络。与线性逼近不同，线性逼近指值函数由一组基函数和一组与之对应的参数相乘得到，值函数是参数的线性函数。...最后我们给出DQN的伪代码，如图5所示。 ? 图5 DQN的伪代码 下面我们对DQN的伪代码逐行说明。...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。
1.前言 本篇教程是基于Deep Q network(DQN)的教程，缩减了在DQN方面的介绍，着重强调Double DQN和DQN的不同之处。...接下来我们说说为什么会有Double DQN这种算法，所以我们从Double DQN相对于Natural DQN（传统DQN）的优势说起。...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。...2.1更新方法 这里的代码都是基于之前的DQN中的代码，在RL_brain中，我们将class的名字改成DoubleDQN，为了对比Natural DQN，我们也保留原来大部分的DQN的代码。...我们在init中加入一个double_q参数来表示使用的是Natural DQn还是Double DQN，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:
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
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
训练结束时，train_dqn()返回训练后的Q-Network、总损失和总奖励。DQN模型可用于根据输入的股票价格数据和模拟的交易环境制定交易策略。...dqn, total_losses, total_rewards = train_dqn(Environment(train), epoch_num=25) 这段代码使用来自指定环境的训练数据(使用train_dqn...DQN。...总结 让我们对传统的 Deep Q-Network (DQN), Double DQN, Dueling DQN 和 Dueling Double DQN 进行对比总结，看看它们各自的特点和优劣势。...复杂性：Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂，需要更多的实现和理解成本，但也带来了更好的性能。
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。...(), epsilon * 100)) score = 0.0 env.close() if __name__ == '__main__': main() 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。...第一个技巧是双深度Q网络（double DQN，DDQN）。为什么要有DDQN呢？因为在实现上，Q 值往往是被高估的。...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。...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。
对应的算法是Prioritized Replay DQN。 ...Prioritized Replay DQN之前算法的问题 在Prioritized Replay DQN之前，我们已经讨论了很多种DQN，比如Nature DQN， DDQN等，他们都是通过经验回放来采样...Prioritized Replay DQN算法的建模 Prioritized Replay DQN根据每个样本的TD误差绝对值$|\delta(t)|$，给定该样本的优先级正比于$|\delta...由于引入了经验回放的优先级，那么Prioritized Replay DQN的经验回放池和之前的其他DQN算法的经验回放池就不一样了。因为这个优先级大小会影响它被采样的概率。...下一篇我们讨论DQN家族的另一个优化算法Duel DQN，它将价值Q分解为两部分，第一部分是仅仅受状态但不受动作影响的部分，第二部分才是同时受状态和动作影响的部分，算法的效果也很好。
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。...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。...DQN总结 DQN系列我花了5篇来讲解，一共5个前后有关联的算法：DQN(NIPS2013), Nature DQN, DDQN, Prioritized Replay DQN和Dueling...DQN。...当然DQN家族的算法远远不止这些，还有一些其他的DQN算法我没有详细介绍，比如使用一些较复杂的CNN和RNN网络来提高DQN的表达能力，又比如改进探索状态空间的方法等，主要是在DQN的基础上持续优化。
表格型方法存储的状态数量有限，当面对围棋或机器人控制这类有数不清的状态的环境时，表格型方法在存储和查找效率上都受局限，DQN的提出解决了这一局限，使用神经网络来近似替代Q表格。...本质上DQN还是一个Q-learning算法，更新方式一致。为了更好的探索环境，同样的也采用epsilon-greedy方法训练。...在Q-learning的基础上，DQN提出了两个技巧使得Q网络的更新迭代更稳定。...二，定义Agent DQN的核心思想为使用一个神经网络来近似替代Q表格。 Model: 模型结构, 负责拟合函数 Q(s,a)。主要实现forward方法。...288.5 五，保存Agent torch.save(agent.state_dict(),'dqn_agent.pt')
前言 在本专栏【强化学习】理论知识整理汇总中提到了DQN的原理和创新点，本篇来通过Flappy Bird这个游戏实例来分析DQN的代码构成。...代码解读 我将通过主程序main.py的运行流程来简要分析DQN的运行机制。...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。...理论介绍时提到，DQN的一大特点就是设置了数据库，后续的每次训练从数据库中抽取数据。...通过代码，能够对DQN有进一步的认识。
本文包含一些修改强化学习算法实现的最佳实践方法以及 DQN 发布的一些细节内容。...像你的智能体一样看世界：与大多数深度学习方法一样，对于 DQN，我们倾向于将环境的图像转换为灰度，以减少训练过程中所需的计算量。...这又会带来这方面的问题：在 Seaquest 运行 DQN 算法时，我们注意到我们的部署表现很差。...Doubel Q Learning：有时，现有 DQN 算法容易过高评估与特定行动有关的值，纠正这个问题。...我们还有一个 iPython notebook，用来展示 DQN 部署在游戏 Atari 上 的表现。各位可以比较一下不同算法的表现。
DeepMind 不断对 DQN 进行改进，首先在 2015 年初发布了 Nature 文章，提出了 Nature 版本的 DQN，然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN，Prioritied...Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。...这就是 Nature DQN 的改进。 3 DQN 有什么问题？还可以如何改进？ 在 Nature DQN 出来之后，肯定很多人在思考如何改进它。那么 DQN 有什么问题呢？...4 Double DQN，Prioritised Replay，Dueling Network 三大改进 大幅度提升 DQN 玩 Atari 性能的主要就是 Double DQN，Prioritised...可能原因在于，问题过于简单，所以 DQN、Nature-DQN 在样本不大的情况下效果不如 Q-Learning。 不过此次实验也说明了 Nature-DQN 相比于 DQN 确实有所改进。
今天我们会将我们上一篇文章讲解的DQN的理论进行实战，实战的背景目前仍然是探险者上天堂游戏，不过在下一次开始我们会使用OpenAI gym的环境库，玩任何我们想玩的游戏。 算法公式 ?...DQN与环境交互部分 这里没有太多需要说明的，就是按照算法流程编写。...1from maze_env import Maze 2from DQN_modified import DeepQNetwork 3 4 5def run_maze(): 6 step...env.reset() 10 11 while True: 12 # 刷新环境 13 env.render() 14 15 # DQN...这是因为DQN中的input数据是一步步改变的，而且会根据学习情况，获取到不同的数据，所以这并不像一般的监督学习，DQN的cost曲线就会有所不同了。
Which Aspects of DQN were Import for Success? 哪一部分对成功贡献最大？ ?...Double DQN 扩展Double Q-Learning的思想到DQN 当前Q-network的w\textbf{w}w用于选择动作 旧的Q-network的w−\textbf{w}^-w−用于评估动作...Double DQN 在Atari游戏中，Double DQN通常会有很大帮助。 ? Refresher: Mars Rover Model-Free Policy Evaluation ?...Performance of Prioritized Replay vs Double DQN ?...Double DQN with Prioritized Replay ? Practical Tips for DQN on Atati (From J.
Google的DQN论文 2015年2月，Google在Nature上发表了一篇论文(见附件)：Human-level control through deep reinforcement learning...DQN算法描述 单纯的Q-Learning算法使用表来保存状态，一个1000×1000图像的像素状态数基本接近与无穷，故有了CNN+Q-Learning 即DQN算法，算法描述如下： [1493363014452...使用DQN训练“接砖块”游戏 深度学习的开源类库比较多，比较著名的有tensorlow、caffe等。此处我们使用Tensorflow来训练游戏“接砖块”。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
即时通信 IM
实时音视频
