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) DQN发展历程...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)入门:RL base & DQN
转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法的Value-bas...
【DQN】解析 DeepMind 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 技术
原文:http://www.jianshu.com/p/d347bb2ca53c 声明:感谢 Tambet Matiisen 的创作,这里只对最为核心的部分进行的翻译 Two years ago, a small company in London called DeepMind uplo...
深度强化学习介绍 【PPT】 Human-level control through deep reinforcement learning (DQN)
这个是平时在实验室讲reinforcement learning 的时候用到PPT, 交期末作业、汇报都是一直用的这个,觉得比较不错,保存一下,也为分享,最早该PPT源于师弟汇报所做。 ...
Deep Reinforcement Learning 基础知识(DQN方面)
Introduction深度增强学习DeepReinforcementLearning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-...
【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)Doub...
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发展历程(五)不基于模型(Model-free)的预测无法事先了解状态转移的概率矩阵蒙特卡罗方法从开始状态开始,到终结状态,...