简介

DQN入门系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html

本来呢,在上一个系列数据挖掘入门系列博客中,我是准备写数据挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越写越偏,写到了神经网络,深度学习去了。在我写完数据挖掘博客之后,我又不知道在哪里(YouTube or B站杀我)看到了有人使用CNN网络玩飞翔的小鸟(Flappy Bird)的游戏,当时我觉得,emm,竟然使用CNN就可以玩游戏,有意思,可以一试,然后发现,要用到DQN,再然后,又发现其是强化学习的知识,然后,就入坑了。

别人的学习流程是强化学习——>Q-learning——>DQN——>

DQN(Deep Q-learning)入门教程(零)之教程介绍的更多相关文章

  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. deep Q learning小笔记

    1.loss 是什么 2. Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,相近的状态得到相近的输出动作.如下式,通过更新参数 θθ 使Q函数逼近最优Q值 深度神经网络可以自动提取复杂特征,因此,面对高 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程(二)

    目录 动态规划 使用条件 分类 求解方法 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发展历程(五) 动态规划 动态规划给出了求解强化学习的一种 ...

  6. 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 ...

  7. [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 ...

  8. 强化学习_Deep Q Learning(DQN)_代码解析

    Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题. 一.导入需要的包和定义超参数 import tensorflow as tf import n ...

  9. 【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

    在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强 ...

  10. Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

    这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement Learning, RL)博文.增强学习最近非常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机) ...

随机推荐

  1. Mac自带编码转换工具iconv

    iconv --help Usage: iconv [OPTION...] [-f ENCODING] [-t ENCODING] [INPUTFILE...] or: iconv -l Conver ...

  2. socket编程-多个客户端向服务器发送人脸照片,服务器返回识别结果(服务器使用多线程)...

    recognition.py import numpy as np import face_recognition import os class recognition: def __init__( ...

  3. 图论--树的重心(DFS) 模板

    const int maxn=500005; int tot=0,n; int ans,size; int sx[maxn],head[maxn]; int vis[maxn]; struct edg ...

  4. The Preliminary Contest for ICPC Asia Xuzhou 2019 徐州网络赛 D Carneginon

    Carneginon was a chic bard. But when he was young, he was frivolous and had joined many gangs. Recen ...

  5. centos7 安装高版本svn

    一.安装高版本svn 1.创建一个新的yum库文件,vim /etc/yum.repos.d/wandisco-svn.repo 内容如下 [WandiscoSVN] name=Wandisco SV ...

  6. airtest+poco多脚本、多设备批处理运行测试用例自动生成测试报告

    一:主要内容 框架功能及测试报告效果 airtest安装.环境搭建 框架搭建.框架运行说明 airtest自动化脚本编写注意事项 二:框架功能及测试报告效果 1. 框架功能: 该框架笔者用来作为公司的 ...

  7. libevent(三)event_base

    libevent能够处理三种事件: I/O.定时器.信号. event_base 统一管理所有事件. struct event_base { const struct eventop *evsel; ...

  8. 集成学习基础知识总结-Bagging-Boosting

    理论 在概率近似正确((probably approximately correct)学习框架下.一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习(仅比随机猜测稍好). 要求 个体学习器要好而不同 ...

  9. POJ3255(次最短路)

    描述 求1到n的次最短路 开个\(dis[maxn][2]\)的储存距离的二维数组,0储存最短路,1储存次短路 初始化全为正无穷,\(dis[1][0]=0;\) 然后遍历更新时,先尝试更新最短路和次 ...

  10. GUI_DOWNLOAD 下载乱码

    状况: 开发者打开正常,跨公司或跨企业打开异常. 跨App上传格式异常. 解决上述问题步骤: 1.用浏览器或可改变文件编码格式切换的软件打开文件(其他app上传正常文档格式,或跨公司打开正常文件)查看 ...