目录 一、优先回放 二、代码 参考 全部代码 https://github.com/ColinFred/Reinforce_Learning_Pytorch/tree/main/RL/DQN 一、优先回放 在经验回放中是利用均匀分布采样，而这种方式看上去并不高效，对于智能体而言，这些数据的重要程度并不一样，因此提出优先回放（Prioritized Replay）的方法。优先回放的基本思想就是打破均...
目录 一、Q-learning 二、Deep Q Network 三、Double DQN 一、Q-learning 关于Q-learning，网上的资料很多。 Q-learning最核心的是有一个Q表，它记录了在环境中的 所有状态(s) 以及每个状态可以进行的 所有行为(a) 的Q值，初值设为0。 状态 \ 行为 a1 a2 a3 a4 s1 s2 s3 …… Q值的更新公式如下： Q ( s ...
目录 一、选择框架 二、认识Gym 三、从代码开始 一、选择框架 RL方面学习框架和平台很多，比较出名的有DeepMind的 Control Suite，OpenAI的 Gym 和 MuJoCo，以及Roboschool、PyBullet等等。 模型和算法依赖于后端使用的库有numpy, tensorflow, keras, pytorch等等。 作为一个初学者，我选则比较常用的OpenAI的 G...
目录 前言 一、强化学习（RL）的基本概念 二、主要强化学习算法 2.1 Qlearning 2.2 Deep-Qlearning 2.3 Double-DQN 2.4 Sarsa 2.5 Sarsa lambda 2.6 A3C 三、深度强化学习的局限 四、深度强化学习的作用 4.1 成功的项目 4.2 未来发展 五、研究前沿 参考文献地址 前言 之前通过对AlphaGo Zero的学习，我对深...
DRL形成背景 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）顾名思义，是深度学习与强化学习的结合，因此深度强化学习弥补了DL和RL的不足之处。 深度学习最近火热，大家也都有所了解，就是通过多层网络和非线性变换，去学习数据的分布式特征表示，因此深度学习侧重于对事物的感知和表达。 而强化学习，了解的同学都知道，通过奖惩机制去挖掘最优策略，因此它侧重于学习解决问题的策略。 因此...