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DQN简介

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DQN可以视为Q-learning的进阶版，DQN与Q-learning十分相似，DQN解决了Q-learning解决不了的问题。 一、DQN解决的问题 Q-learning的核心在于Q表格，通过建立Q表格来为行动提供指引，但这适用于状态和动作空间是离散且维数不高时&…
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RL 实践（4）—— 二维滚球环境【DQN Double DQN Dueling DQN】

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本文介绍如何用 DQN 及它的两个改进 Double DQN & Dueling DQN 解二维滚球问题，这个环境可以看做 gym Maze2d 的简单版本参考：《动手学强化学习》完整代码下载：5_[Gym Custom] RollingBall (DQN and Double DQN and Dueling DQN) 文章目录…
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DQN算法概述及基于Pytorch的DQN迷宫实战代码

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一. DQN算法概述 1.1 算法定义 Q-Learing是在一个表格中存储动作对应的奖励值，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很大的局限性。在现实中很多情况下，强化学习任务所面临的状态空间是连续的，存在无穷多个状态，这种情…
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DQN 算法

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一、简介 Q-learning 算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作 Q Q Q值的表格。表格中的每一个动作价值 Q ( s , a ) Q(s,a) Q(s,a)表示在状态 s s s下选择动作 a a a然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而，这种用表格存储…
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DQN代码逐行详解

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首先，写下这篇博客有两方面原因，一方面是为了自己复习（一个月前明明理顺代码了，现在再看又忘了），另一方面帮助和我一样的初学者快速理解DQN的代码吧。 之前的DQN算法的博客，包含基础理论和代码…
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DQN算法详解

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DQN算法详解 一.概述 强化学习算法可以分为三大类：value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法…
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【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记

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文章目录 DQN (Deep Q-Network)说明伪代码应用范围 Double DQN说明伪代码应用范围 Dueling DQN实现原理应用范围伪代码 Per DQN (Prioritized Experience Replay DQN)应用范围伪代码 NoisyDQN伪代码应用范围 部分内容与图片摘自：JoyRL 、 EasyRL DQN (Deep Q-Networ…
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深度强化学习——DQN算法原理

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DQN算法原理 一、DQN算法是什么二、DQN训练过程三、经验回放 （Experience Replay）四、目标网络（Target Network）1、自举（Bootstrapping）2、目标网络： 五、Double DQN六、总结伪代码：…
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DQN算法

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DQN算法 教程链接 DataWhale强化学习课程JoyRL https://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main DQN算法 DQN(Deep Q-Network) 主要创新点在于将Q-learning算法中的Q表记录动作价值函数转为引入深度神经网络来近似动作价值函数 Q ( s , a ) Q(s,a) Q(s,a),从而能够处理连续…
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DQN

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文章目录 神经网络的作用更新神经网络Experience replay 和 Fixed Q-targets实例 神经网络的作用 将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样我们就没必要在表格中记录 Q 值。而是直接使用神经网络生成 Q 值.也能只输入状态值, 输出所有的…
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DQN详解

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1️⃣ DQN介绍 前面介绍的表格形式的Q-learning只适用于状态空间 S \mathcal{S} S和动作空间 A \mathcal{A} A都是较小有限离散集合情况。但当状态空间 S \mathcal{S} S和动作空间 A \mathcal{A} A变大时，表格形式不再适用。DQN是神经网络形式的Q学习，使…
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DQN讲解

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最近我组有同学在探索用RL落地营销场景的可能性，借此机会学习下RL。 Q-Learning Q-learning算法以表格的方式存储了每个状态下所有动作值的表格。表格中的每一个动作价值表示在状态下选择动作然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。Q值的更新公式如下&#…
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深度Q网络（DQN）算法技术博客

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深度Q网络（DQN）是一种将深度学习与强化学习相结合的算法，用于解决高维状态空间的强化学习问题。本文将详细介绍DQN算法的基本原理，关键公式以及具体的代码实现。 一、DQN算法的基本原理 DQN算法是Q学习的一种扩展，利…
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强化学习------DQN算法

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简介 DQN，即深度Q网络（Deep Q-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。Q-Learing算法维护一个Q-table，使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很…
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强化学习4：DQN 算法

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看这篇文章之前，建议先了解一下：Q-Learning 算法。 1. 算法介绍 DQN 算法全称为 Deep Q-Network，即深度Q网络。它将 Q-Learning 与 Deep Learning 结合在了一起，敲开了深度学习的大门。 1.1 Q-Network Q-Learning 是使用 Q-ta…
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强化学习11——DQN算法

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DQN算法的全称为，Deep Q-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数 Q ( s , a ) Q(s,a) Q(s,a) 。对于传统的Q-learning，当状态或动作数量特别大的时候，如处理一张图片，假设为 210 160 3 …
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强化学习-----DQN（Deep Q-network）

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强化学习-----DQN（Deep Q-network） 一、什么是DQN DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习和强化学习的算法，由DeepMind提出，用于解决离散动作空间下的马尔科夫决策过程（MDP）问题。…
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【深度强化学习】(1) DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

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大家好，今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型 DQN，配合 OpenAI 的 gym 环境，训练模型完成一个小游戏，完整代码可以从我的 GitHub 中获得： https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Mod…
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记录一次CK中插入数据不在预期分区中的现象

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一、核心问题 对同一ID值（同一分片键，同一分区键）的数据执行插入操作（插入到分布式表中），有概率写入到不同分片上去（与常理不符合，应该是写入到同一个分片节点上） 根据u…
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天池学习赛：保险反欺诈预测（附代码）

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前言 一、赛题介绍 二、数据描述性统计 1.查看缺失值、重复值、统计目标变量比例 2.查看异常值 3.查看训练集与测试集数据分布 3.1 查看数值变量 3.2 查看部分分类变量 4. 数据相关性 三. 部分分类特征可视化 四. 特征处理 4.1 平均数编码 4.2 其余分类特征编码 五…
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