强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解

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强化学习(十二) Dueling DQN

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.本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016). 1. Dueling DQN的优化点考虑在前面讲到的DDQN中,…

【转载】强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.html ---------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础…

分布式强化学习基础概念（Distributional RL ）

分布式强化学习基础概念(Distributional RL) from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中,我们想要优化如下的 loss: Distributional RL 的主要思想是:to work directly with the full distribution of the return rather than with its expec…

Docker虚拟化实战学习——基础篇（转）

Docker虚拟化实战学习——基础篇 2018年05月26日 02:17:24 北纬34度停留阅读数:773更多个人分类: Docker Docker虚拟化实战和企业案例演练深入剖析虚拟化技术概念和应用场景虚拟化,一是项技术--,是一种资源解决方案. 虚拟化技术是将物理资源转变为逻辑上可以管理的资源,以打破物理结构之间的壁垒,使计算元件运行在虚拟的基础上,而不是真实的物理资源上. 通过虚拟化技术,可以将物理资源转变为逻辑资源(虚拟机),应用程序服务运行在虚拟资源上,而不是真实的物理机…

强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I…

强化学习（四）—— DQN系列（DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等）

1 概述在之前介绍的几种方法,我们对值函数一直有一个很大的限制,那就是它们需要用表格的形式表示.虽说表格形式对于求解有很大的帮助,但它也有自己的缺点.如果问题的状态和行动的空间非常大,使用表格表示难以求解,因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来,才能保证对于任意一个状态和行动,我们都能得到对应的价值.因此在这种情况下,传统的方法,比如Q-Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表. 针对上面的问题,于是有人提出用一个模型来表示状态,动作到值函数的关系.我们令状态为 $s \in S…

强化学习（3）-----DQN

看这篇https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/80268564 1.DQN 原因:在普通的Q-learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不现实. 通常做法是把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 θ 使Q函数逼近最优Q值 . Q(s,a;θ)≍Q′(s,a) 而深度神经网…