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 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 $V(s)$ 或动作价值函数 $Q(s,a)$,但是这样的方法存在很大的局限性。例如,现实中的强化学习任务所面临的状态空间往往...
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 1、定义算法 相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基本完善。D...
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN 1.核心词汇 深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function app...
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