对于之前提到的DQN模型, 损失函数使用的 Q(state) = reward + Q(nextState)max Q(state)由训练网络生成, Q(nextState)max由目标网络生成 这种损失函数会存在问题，即当Q(nextState)max总是大于0时，那么Q(state)总是在不停的增大，同时Q(nextState)max也在不断的增大, 即Q(state)存在被
这是价值学习高级技巧第三篇，前两篇主要是针对 TD 算法的改进，而Dueling Network 对 DQN 的结构进行改进，能够大幅度改进DQN的效果。 Dueling Network 的应用范围不限于 DQN，本文只介绍其在 DQN上的应用。 12. Dueling Network 12.1 优势函数 Advantage Function. 回顾一些基础概念
Value-Based Reinforcement Learning : 价值学习 2. 价值学习 2.1 Deep Q-Network DQN 其实就是用一个神经网络来近似 \(Q*\) 函数。 agent 的目标是打赢游戏，如果用强化学习的语言来讲，就是在游戏结束的时候拿到的奖励总和 Rewards 越大越好。 a. Q-star Function 问题：假设知道了
发表时间：2016（NIPS 2016） 文章要点：这篇文章提出了Bootstrapped DQN算法来做深度探索。作者认为，当前的探索策略比如ϵ-greedy，并没有进行深度探索（temporally-extended (or deep) exploration）。Deep exploration指的是一个探索策略进行多步的探索，而不是像ϵ-greedy那种每步都是一个随
目录 1. 数学知识 1.1 随机变量与观测值 1.2 概率密度函数 1.3 期望 2. 专业术语 2.1 agent 2.2 action 2.3 state 2.4 policy 2.5 reward 2.6 state transition 2.7 trajectory 2.8 return 2.9 value function 2.9.1 动作价值函数 2.9.2 状态价值函数 3.OpenAI Gym 讲完了神
学习情况： 先后听了两门课程，分别是David Silver的RL和Sergey Levin的DRL。各耗时一周左右，后者更难一些。对RL基本概念、常用算法原理及其伪代码有了大致了解。但是因为时间有点赶，没有敲完整的算法代码。 由于已经有写得比较好的课程笔记 (RL 和 DRL)，就不重复造轮子了。两位博主
文章目录 参考资料前言1. State Value Function1.1 State Value Function Estimation1.1 Monte-Carlo(MC)-based1.2 TD-based1.3 MC 跟 TD 有什么样的差别1.3.1 方差1.3.2 评估结果不同 2. State-action Value Function(Q-function)2.1 Q函数作用机理分析2.2 通过Q函数找
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ AAAI 2016 Abstract 众所周知，流行的Q学习算法会在某些条件下高估动作价值。以前不知道在实践中这种高估是否普遍，它们是否会损害性能，以及它们是否通常可以避免。在本文中，我们肯定地回答了所有这些问题。特别是，我
去年曾写过一篇DQN经验池模块编写的博文： 强化学习算法之DQN算法中的经验池的实现，experience_replay_buffer部分的实现
深度Q learning 2013《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》 DQN 在 Atari 2600游戏 使用卷积神经网络，输入是原始像素，输出处为估计未来奖励的值函数（动作价值Q函数） 经验回放（experence replay）：储存历史样本，后续训练时在存储样本池中随机抽取 经验回放优点： 经验的每一步
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（5）——结果与分析 参考文献： [1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach[J]. W
发表时间：2019 文章要点：文章分析了Dyna这种model based方法，用model去生成one-step的transition和n-step的transition的区别，得出的主要结论是one-step的transition基本上没有任何帮助，还不如直接用现有的buffer多更新几次网络（similar sample efficiency gains could be obtained sim
1 DQN的问题 在DQN 笔记 State-action Value Function(Q-function)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 中，我们知道DQN的学习目标是 但是，这个Q的值是被“高估”了的。因为每一次策略Π更新的时候，Π(s)都取的是最大的那个action，也即 然而，实际网络环境中，
机器学习是一种数据分析技术，它教计算机识别人类和动物的自然特征——通过经验学习。机器学习分为三类：监督学习、无监督学习、强化学习。此应用程序是使用 DQN（深度 Q 学习）进行强化学习。强化学习与软件代理应该如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的一些概念有关。 这显示了在
基本以DQN和Rainbow为核心画的图。 左边虚线框是DNN（DL，deeplearning）出现之前的强化学习算法和技巧。 分别对应到DQN一家的特定算法。还有一些其他算法没有被rainbow采用的就单独画在了下面的虚线框里。
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy方法。 可以看作是DQN的改进，在DQN的Q网络基础上引入Actor网络预测一个使Q值最大的动作值，从而能够应对连续动作空间，且使用了DQN中的目标网络和经验复现技巧。 Deep指深度
1.Model 使用的是动态图版本的Paddle。所以用了Paddle.nn。 输入维度为obs_dim;输出维度为act_dim。中间隐藏层是100个神经元。第一层网络输出使用tanh激活函数；第二层网络输出使用softmax函数将数值转化为概率。 class CartpoleModel(parl.Model): def __init__(self, o
发表时间：2019 文章要点：这篇文章主要是针对batch RL做了一个离散动作空间的benchmark，对比了DQN和一些batch RL算法的性能（DQN，REM，QR-DQN，KL-Control，BCQ）。并且把BCQ从连续动作空间改成适用离散动作空间，取得了SOTA的效果。作者得出的结论是，要想batch RL效果好，就要考虑外推误差（extrapola
bootstrapping：左脚踩右脚上升。用一个估算去更新同类的估算。 DQN的高估问题：TD算法导致DQN高估真实的动作价值。以下两个原因导致DQN出现高估： TD target：\(y_t = r_t + \gamma \cdot \mathop {max}\limits_aQ^*(s_{t+1},a;w)\)，其中的最大化操作会使得\(y_t\)被高估； 数学理解：给一
目录 DQN算法价值函数的近似表示提出背景：近似表示：状态价值函数动作价值函数 概述经验回放（experience replay） 算法流程小结 Nature DQN算法概述Nature DQN的优化点：Nature DQN 建模——双网络结构： 算法流程小结 Double DQN算法概述DDQN的优化点：DDQN建模——Q值与动作解
目录 Reinforcement Learning 请简述什么是强化学习 请说明强化学习的使用场景 请简述 强化学习的特征 请举例生活中强化学习的例子 基于价值函数的迭代和基于策略函数的迭代的强化学习方法有什么区别？ 请简述什么是有模型学习？什么是无模型学习？ MDP 请简述 马尔可夫性质 请简述
1.遇到bug：缺少atari.py怎么办 →在pypi.org官网上下载atari_py-0.2.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl，因为我安装的python环境是3.6版本，在Anaconda Prompt里边将目录定位在whl的下载路径，pip install atari_py-0.2.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装成功啦 2.遇到bug：ROM找不到环境怎
前言 写在前面 作为强化学习的入门练手项目之一，得益于《只狼》的特殊游戏机制，这个看似复杂的课题实际上难度不高且相当有趣（特别鸣谢两位b站up提供的宝贵思路）。《只狼》作为一款3D动作游戏，一是战斗目标可锁定且视角可固定，这意味着图像区域可以被有效剪裁，很好地缩小了需要采集
本文整理于datawhalechina.github.io的强化学习教程 0x01 intro 在 Q-learning 中，我们学习的是一个“评论函数” Q π ( s
DQN走迷宫 1.实现最短路径走到终点 2.思路 2.1.强化学习（RL Reinforcement Learing） 2.2.深度学习（卷积神经网络CNN） 3.踩过的坑 4.代码实现（python3.6 tensorflow） 5.运行结果与分析 1.实现最短路径走到终点 游戏场景：黑点以每步两格的速度前进，可以任意方向行走，当撞墙后
