强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么？
Sep 3, 2023 · 这里，就可以引入DQN（Deep Q-Network）了， 实际上它就是Q-Learning和神经网络的结合，将Q-Learning的Q表变成了Q-Network。 好，现在关键问题来了。 这么去训练这个 …
DQN 网络的算法原理是怎样的？ - 知乎
DQN即深度Q网络（Deep Q Network），是一种基于价值的算法。 对于每一个状态 s 下所有可能动作 a 的动作价值函数 Q_w (s,a) ，可以通过一个神经网络拟合上述函数，该神经网络被称 …
QR-DQN中的QR（分位数回归）是如何工作的？ - 知乎
QR-DQN 在自举时，对每个分位数都进行更新，以估计下一状态的回报分位数，然后用来更新当前分位数估计。 每个输出节点对应一个固定的分位数 \tau_j\。
关于DQN (deep Q-network)，代码中的参数如何取? - 知乎
Apr 14, 2023 · Deep Q-Network (DQN) 是强化学习算法 Q-learning 的一种深度学习扩展。 在 DQN 中，神经网络（通常是卷积神经网络）被用来近似 Q 函数，从而在大规模状态空间和动作 …
DQN算法的Q-Loss是否必须收敛？ - 知乎
DQN算法的Q-Loss是否必须收敛？ 正在研究的问题中使用了DQN算法，我已经调整了一些超参数（网络架构，探索，学习率），每个epiode的奖励在训练期间增加，Q值也在收敛（参见 …
现在的日本家长给小孩取名读音都这么前卫了吗？ - 知乎
Dec 22, 2014 · 另外虽然DQN名字是确实存在的现象，题主的图依然存疑，名字部分不论，但比如女子第九名的姓，田山拼为TANAKA（田中）就很奇怪= = 而且题主给的这个图已经挺老的了 …
强化学习dqn算法为什么走一步就要训练一波，可以不可以走1000 …
Feb 23, 2024 · 稳定性和收敛性：DQN使用经验回放（experience replay）机制来提高学习的稳定性。 通过在每一步之后就进行一次训练，可以更均匀地从过去的经验中抽样，避免训练过程 …
【深度强化学习】什么场景使用PPO，什么场景下使用DQN？
【深度强化学习】什么场景使用PPO，什么场景下使用DQN？ 我想用PPO做小车的避障和寻路，但是我看到很多人都用DQN来做，PPO是因为有什么问题不适合吗？
深度强化学习之深度Q网络DQN详解 - 知乎
引言 本文将对深度强化学习中经典算法DQN进行详细介绍，先分别介绍强化学习和Q-学习，然后再引入深度强化学习和DQN。本文所有参考资料及部分插图来源均列在文末，在文中不做额 …
为什么多步DQN作为一种理论上需要on-policy训练算法，不加重要 …
为什么多步DQN作为一种理论上需要on-policy训练算法，不加重要性采样依然work？ 单步的DQN（Q-learning）是可以直接off-policy训练的。 但是多步DQN由于后续的多步是由与当前不 …