强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么？
Sep 3, 2023 · 1 学习目标 1. 复习Q-Learning； 2. 理解什么是值函数近似（Function Approximation）； 3. 理解什么是DQN，弄清它和Q-Learning的区别是什么。 2 用Q-Learning …
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 …
强化学习中，target network究竟在什么情景下使用？ - 知乎
Nov 20, 2023 · 强化学习中，target network究竟在什么情景下使用？ 为什么在DQN中，需要使用target network来加强训练的稳定性，而Actor-Critic中，critic使用了Q网络，却不需要引入targ…
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 …
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\。
DQN一直不收敛怎么办？ - 知乎
DQN一直不收敛怎么办？ 在用DQN做课题，调整了各种可能的，包括超参数，神经网络结构（输入层激活函数等），buffer_size，但DQN始终无法收敛，而且求解速度非常慢，求…
【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？
DQN的优缺点分别是什么？ - 知乎
深度Q网络（DQN）是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习方法。它利用深度神经网络来近似最优的Q函数，即在给定状态和动作下的期望奖励值。DQN的网络结构可以根据问题的复 …
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 · DQN是 off-policy算法，可以利用之前采集的数据。在开始训练前，算法会随机采样一批数据将buffer填满，之后每一步采样的数据都会放在buffer里并替换掉相应部分的数据，这 …
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 …