实战深度强化学习DQN

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Q-learning 的 算法过程如下图所示:



称为Q-target,即让我们歌词 使用贝尔曼方程加贪心策略认为实际应该得到的奖励,让我们歌词 的目标可是我使让我们歌词 的Q值不断的接近Q-target值。

在普通的Q

为哪些地方会经常突然出现DQN呢

Q值表的更新公式为:

2.1 DQN简介

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1、Q-learning回顾

2、深度Q网络(Deep - Q - Network)

在Q-learning中,让我们歌词 维护一张Q值表,表的维数为:情况表数S * 动作数A,表中每个数代表在当前情况表S下能并能采用动作A能并能获得的未来收益的折现和。让我们歌词 不断的迭代让我们歌词 的Q值表使其最终收敛,可是我根据Q值表让我们歌词 就能并能在每个情况表下选着有俩个最优策略。

公式中,Q(S,A) 让我们歌词 能并能称做Q估计值,即让我们歌词 当前估计的Q值,而: