DQN发展历程(一)

DQN发展历程(二)

DQN发展历程(三)

DQN发展历程(四)

DQN发展历程(五)

动态规划

  • 动态规划给出了求解强化学习的一种方式

使用条件

  • 使用动态规划需要两个条件

    • 总问题可以分解成一系列相互重叠的子问题
    • 子问题的求解结果被存储下来并且可以重复使用
  • 强化学习对应以上两个条件
    • 贝尔曼等式满足了重叠子问题的分解，每个状态的值求解从当前状态到下一状态。
    • 值函数用于存储和复用子问题的求解结果

分类

  • 对于预测问题，动态规划方法输出的是每一状态的值
  • 对于控制问题，动态规划方法输出的是每一状态的策略

求解方法

  • 迭代策略：基于贝尔曼等式，每个状态值的求解从当前状态St到下一状态St+1，按此递推方法迭代。
  • 策略的改进方法：迭代，根据值选择最佳策略，每次更新通过贪婪法选择最大的值替换原先的值。
  • 异步动态规划：
    • 每次使用新的状态值更新旧的状态值In-place
    • 使用贝尔曼误差引导状态的选择，优先更新误差最大的状态
    • 更新状态值都使用状态的参数
  • 全状态的动态规划存储搜索每个状态空间，基于采样的动态规划和近似的动态规划减少了部分状态空间的使用
    Real-time dynamic programming

参考

david siver 课程

https://home.cnblogs.com/u/pinard/

DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（二）的更多相关文章

  1. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（五）

    目录 值函数的近似 DQN Nature DQN DDQN Prioritized Replay DQN Dueling DQN 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) ...

  2. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（三）

    目录 不基于模型(Model-free)的预测 蒙特卡罗方法 时序差分方法 多步的时序差分方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展 ...

  3. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（四）

    目录 不基于模型的控制 选取动作的方法 在策略上的学习(on-policy) 不在策略上的学习(off-policy) 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发 ...

  4. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程(一)

    目录 马尔可夫理论 马尔可夫性质 马尔可夫过程(MP) 马尔可夫奖励过程(MRP) 值函数(value function) MRP求解 马尔可夫决策过程(MDP) 效用函数 优化的值函数 贝尔曼等式 ...

  5. [DQN] What is Deep Reinforcement Learning

    已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Re ...

  6. Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

    Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算 ...

  7. repost: Deep Reinforcement Learning

    From: http://wanghaitao8118.blog.163.com/blog/static/13986977220153811210319/ accessed 2016-03-10 深度 ...

  8. 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

    转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应 ...

  9. 论文笔记之：Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning

    Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN ...

随机推荐

  1. 08:Vigenère密码

    08:Vigenère密码 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 16世纪法国外交家Blaise de Vigenère设计了一种多表密码加密算法— ...

  2. js 从URL上获取参数

    //获取匹配的        function getUrlParam(name) {             var reg = new RegExp("(^|&)" + ...

  3. SharePoint Server 2013安装

    坑死人不偿命的呀 在Windows Server 2012 R2上安装SharePoint Server 2013,安装了半天,结果卡在“Windows Server AppFabric”安装错误上, ...

  4. ActiveReports 报表应用教程 (12)---交互式报表之贯穿钻取

    在葡萄城ActiveReports报表中提供强大的数据分析能力,您可以通过图表.表格.图片.列表.波形图等控件来实现数据的贯穿钻取,在一级报表中可以通过鼠标点击来钻取更为详细的数据. 本文展示的是20 ...

  5. MySQL主从复制——主库已有数据的解决方案

    在上篇文章中我们介绍了基于Docker的Mysql主从搭建,一主多从的搭建过程就是重复了一主一从的从库配置过程,需要注意的是,要保证主从库my.cnf中server-id的唯一性.搭建完成后,可以在主 ...

  6. TestLink笔记（一）：环境配置+安装

    注:转载请加上原文链接,谢谢! 本文的安装环境是Windows操作系统. (一)     前期准备 1.XAMPP下载(下载5.6的版本) https://www.apachefriends.org/ ...

  7. 为什么不建议给域名裸域添加CNAME记录

    很多提供权威 DNS 解析的服务商都不提供域名裸域又叫根域(root record)的 CNAME 解析,有些即使提供了也会在你添加裸域的 CNAME 记录时给你一个警告提醒. 万网的权威 DNS 解 ...

  8. Python 面向对象补充

    什么是面向对象编程 类 + 对象 class 类: def 函数1(): pass def 函数2(): pass obj是对象, 实例化的过程 obj = 类() obj.函数1() 例1 , 某些 ...

  9. 在 Azure 中管理 Windows 虚拟机的可用性

    了解如何设置和管理多个虚拟机,以确保 Azure 中 Windows 应用程序的高可用性. 也可以管理 Linux 虚拟机的可用性. Note Azure 具有用于创建和处理资源的两个不同的部署模型: ...

  10. 转：stack

    数据结构C#版笔记--堆栈(Stack)   堆栈(Stack)最明显的特征就是“先进后出”,本质上讲堆栈也是一种线性结构,符合线性结构的基本特点:即每个节点有且只有一个前驱节点和一个后续节点. 相对 ...