强化学习之DQN

参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ DQN的两大特色： Experience replay：经验回放，Q-learning是一种off-policy离线学习方法，可以利用以前的经验进行学习 Fixed Q-targets：打乱相关性，用到两个结构相同，但架构不同的神经网...

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Deep Q-learning

可以学习过去经历过的，甚至可以学习别人的经历。 DQN更新时，每次随机抽取一些之前的经历进行学习。随机抽取可以打乱经历之间的相关性，也使得神经网络更新更有效率。 Fixed Q-targets是一种打乱相关性的机理。使用fixed Q-target，我们在DQN中使用两个结构相同但是参数不同的神经网络，预测Q估计得网络有最新的参数，预测Q现实的参数是很久以前的。

DQN

Fixed Q-targets Experience Replay 深度神经网络，要求数据满足独立同分布。但 Q Learning 算法得到的样本前后是有关系的。为了打破数据之间的关联性，Experience Replay 方法通过存储-采样的方法将这个关联性打破了。 Fixed Q-targets 也是一种打乱相关性的机理, 使用 fixed Q-targets, 就会在 DQN 中使用到两个结构

4.9 高级神经网络结构-什么是 DQN

随机抽取一些之前的经历进行学习. 随机抽取这种做法打乱了经历之间的相关性, 也使得神经网络更新更有效率. Fixed Q-targets 也是一种打乱相关性的机理, 如果使用 fixed Q-targets, 我们就会在 DQN 中使用到两个结构相同但参数不同的神经网络, 预测 Q 估计的神经网络具备最新的参数, 而预测 Q 现实的神经网络使用的参数则是很久以前的. 有了这两种提升手段, DQN

2018-08-03 强化学习

时候, 可以随机抽取一些之前的经历进行学习。随机抽取这种做法打乱了经历之间的相关性, 也使得神经网络更新更有效率。Fixed Q-targets 也是一种打乱相关性的机理, 如果使用 fixed Q-targets, 我们就会在 DQN 中使用到两个结构相同但参数不同的神经网络, 预测 Q 估计的神经网络具备最新的参数, 而预测 Q 现实的神经网络使用的参数则是很久以前的. 参考链接

value_based RL学习记录

Fixed Q-targets 冻结参数，切断相关性也是一种打乱相关性的机理, 如果使用 fixed Q-targets, 我们就会在 DQN 中使用到两个结构相同但参数不同的神经网络, 预测 Q 估计的...贪婪，10%的机会完全随机选择行为。 Q-learning是一个off-policy的算法（离线），因为里面的max action可以让Q-table更新不是正在经历的经验。 1.5

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