然而，DQN存在过估计问题（Overestimation Bias），即在更新Q值时，由于同时使用同一个网络选择动作和计算目标Q值，可能导致Q值的估计偏高。...减小过估计的作用： 通过在线网络选择动作，可以更准确地反映当前策略的动作价值。 目标网络仅用来计算Q值，减少了目标计算时的估计偏差。...def select_action(self, state, epsilon): # 动作选择，使用ε-贪婪策略 if random.random() epsilon...DQN智能体 # Training Loop num_episodes = 500 # 总训练回合数 epsilon_start = 1.0 # ε-贪婪策略的初始探索率 epsilon_end...使用在线网络选择动作，用目标网络计算目标值。 训练流程： 在每个时间步，使用( \epsilon )-贪婪策略选择动作。 与环境交互，存储数据到经验回放池。
通过经验回放得到的目标Q值和通过Q网络计算的Q值肯定是有误差的，那么我们可以通过梯度的反向传播来更新神经网络的参数$w$，当$w$收敛后，我们的就得到的近似的Q值计算方法，进而贪婪策略也就求出来了。 ...另外，实际应用中，为了算法较好的收敛，探索率$\epsilon$需要随着迭代的进行而变小。 4. Deep Q-Learning实例 下面我们用一个具体的例子来演示DQN的应用。...这里使用了OpenAI Gym中的CartPole-v0游戏来作为我们算法应用。CartPole-v0游戏的介绍参见这里。... 代码参考了知乎上的一个DQN实例，修改了代码中的一些错误，并用最新的Python3.6+Tensorflow1.8.0运行。...算法第2步的步骤b通过$\epsilon-$贪婪法选择动作的代码如下，注意每次我们$\epsilon-$贪婪法后都会减小$\epsilon$值。
三、常用的探索策略 为了有效地在探索和利用之间取得平衡，研究者们提出了多种探索策略。以下是一些最常用的策略及其代码示例： 3.1 ε-贪婪策略 ε-贪婪策略是最简单也是最经典的探索策略。...4.1 深度 Q 网络（DQN） DQN 结合了深度学习与 Q 学习，通过神经网络近似 Q 函数。在探索策略方面，DQN 采用了 ε-贪婪策略。...# PPO 实现较为复杂，这里简化描述，建议使用现有库如 Stable Baselines3。...学习进程监控：通过监控智能体的学习过程（如回报的变化、策略的收敛速度等），智能体可以判断自己是否需要更多的探索。例如，当智能体在特定状态下的回报变化减缓时，可以增加探索。...通信策略：开发智能体之间的通信协议，以便在探索过程中共享信息。例如，当一个智能体发现了一条新的高奖励路径时，如何将这一信息有效传递给其他智能体。
因此玩家要使用合适的策略控制小鸟飞行，使小鸟不会坠地同时能顺利地穿越障碍物。本案例使用强化学习算法DQN训练智能体，使其最终学会玩Flappy Bird游戏。...DQN算法简介 3.1 值函数近似 在普通的Q-learning算法中，状态和动作空间是离散且维数不高，此时可使用Q表储存每个状态-动作对的Q值。...然而当状态和动作空间是高维且连续时，状态或动作数量很大，使用Q表会占用大量的内存与计算空间，这样效率非常低甚至会出现计算力不够的情况。...，包括小鸟、管道、背景的图片加载到程序中，方便后续使用。...判断执行贪婪策略还是进行探索 if np.random.uniform() epsilon: # 执行贪婪策略 a_t[amax
好事发生这里推荐一篇实用的文章：《讲解pytorch mseloss bceloss 对比》，作者：【大盘鸡拌面】。在深度学习中，损失函数是模型训练的关键部分。...MSE Loss主要用于回归任务，衡量预测值与真实值的平方差，但对异常值敏感；而BCE Loss主要用于二分类任务，衡量预测概率与真实标签的交叉熵，但在类别不平衡或多分类场景中效果有限。...深度学习结合强化学习和路径优化算法，为这一挑战提供了强大的工具。本文将以Python为例，展示如何使用深度学习技术实现智能食品配送优化。一、问题定义：什么是食品配送优化？...深度学习与强化学习结合在配送优化中，强化学习（RL）常用于决策优化。结合深度学习（Deep Learning）的强大表示能力，我们可以实现一个深度Q网络（DQN）来动态优化配送策略。...训练循环for episode in range(500): state = env.reset() total_reward = 0 while True: # ε-贪婪策略选择动作
由于 DQN 是离线策略算法，因此我们在收集数据的时候可以使用一个ε-贪婪策略来平衡探索与利用，将收集到的数据存储起来，在后续的训练中使用。...在 MDP 中交互采样得到的数据本身不满足独立假设，因为这一时刻的状态和上一时刻的状态有关。非独立同分布的数据对训练神经网络有很大的影响，会使神经网络拟合到最近训练的数据上。...为了避免这种情况，DQN使用经验回放机制，将智能体的经验存储在回放缓冲区中，并从中随机抽取样本进行训练。在回放缓冲区中，每个样本都是从智能体在环境中的不同时间步采集的，因此它们之间的相关性很低。...= epsilon # epsilon-贪婪策略 self.target_update = target_update # 目标网络更新频率 self.count...= 0 # 计数器,记录更新次数 self.device = device def take_action(self, state): # epsilon-贪婪策略采取动作
DQN 是一种非策略算法，我们的实现默认使用优先经验回放（Prioritized experience replay）。DQN 智能体主要处理离散动作空间的问题。...（有关 A2C 与 A3C 之间差异的更多信息，可参阅此博客文章 https://openai.com/blog/baselines-acktr-a2c/）Huskarl 允许像 A2C 这样基于策略的算法轻松地同时从多个环境实例中获取经验数据...（）函数时为 max_subprocesses 参数提供所需的值即可，详情如下面的代码段所示。...Huskarl 实现策略性算法加速的代码段（原文可查看完整代码） 另外需要注意的是，为每个环境实例使用不同的策略非常简单，无需提供单个策略对象，只需提供策略列表即可。 ?...其中，较粗的蓝线表示使用贪婪的目标政策获得的奖励，当在其他 15 个环境中起作用时使用高斯ϵ-贪婪（gaussian epsilon-greedy）策略，epsilon 均值从 0 变为 1 但如果在某些简单环境中
我们用 表示在 MDP 遵循策略 π 时，对当前状态 s 执行动作 a 得到的期望回报： 那么在使用策略 π 中，状态 s 的价值等于在该状态下基于策略 π 采取所有动作的概率与相应的价值相乘再求和的结果...： 使用策略 π 时，状态 s 下采取动作 a 的价值等于即时奖励加上经过衰减后的所有可能的下一个状态的状态转移概率与相应的价值的乘积： 我们通过简单推导就可以分别得到两个价值函数的贝尔曼期望方程（Bellman...learning_rate = 0.001 #学习率 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon_start = 1.0 # epsilon-贪婪策略 开始值 epsilon_end... = 0.01 # epsilon-贪婪策略 最小值 epsilon_decay = 0.995 # epsilon-贪婪策略 下降值 # 创建环境 env = gym.make("CartPole-v1...（使用 ε-greedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中： # 主循环 replay_buffer = ReplayBuffer(10000) epsilon = epsilon_start
本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...Hierarchical-DQN 的工作流程 Hierarchical-DQN 的工作流程包括以下几个步骤： 高层策略选择目标：在每个时间地平线（时间跨度较长，如 10 步）开始时，高层策略选择一个目标...是时间地平线，表示高层策略选择目标的时间跨度。 (2) 低层策略的 Q-learning 更新 低层策略使用 DQN 来学习在给定目标 下的最优动作。...低层策略的 Q 函数更新公式为： 其中： 是低层策略在给定目标 时的 Q 值函数。 是低层策略的内在奖励，通常表示低层策略在当前时间步中是否朝着目标 取得进展。 5....测试：在 test_hdqn_agent 方法中，使用训练好的模型对智能体进行测试，并显示动画。
本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...2.DQN基本原理 DQN的目标是通过学习动作-价值函数 ，来找到最优策略，使得智能体在每个状态 下执行动作 能获得的未来累积奖励最大化。 1....主要过程： 每次选择动作时遵循 ( \epsilon )-贪心策略，结合探索与利用。 使用经验回放提升训练效率，通过随机采样打破时间相关性。 定期更新目标网络，稳定训练过程。...环境： 使用 Gym 提供的 CartPole-v1 环境作为测试场景。 结果： 训练曲线显示随着训练的进行，智能体逐渐学习到了稳定的策略，总奖励逐步增加。...4.重要改进 Double DQN 解决DQN在估计目标值 时可能存在的过高偏差： Dueling DQN 引入状态价值函数 和优势函数 ，分解Q值： Prioritized
本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法，包括深度 Q 网络（Deep Q Network, DQN）和深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient...在 OpenAI Gym 中，智能体在环境中执行动作，观察环境的反馈，并根据反馈调整策略。 3. 深度 Q 网络（DQN） DQN 是一种用于解决离散动作空间问题的强化学习算法。...下面是一个简单的 DQN 示例，使用 Gym 中的 CartPole 环境： import gym import numpy as np from keras.models import Sequential...: {dqn_agent.epsilon}") break env.close() 在这个例子中，我们使用 Keras 构建了一个简单的深度 Q 网络模型，并实现了一个 DQN...总结 本篇博客介绍了在 OpenAI Gym 中应用深度 Q 网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）算法的示例。这些算法为解决离散和连续动作空间的强化学习问题提供了基础。
上面是我们传统的DQN，下面是我们的Dueling DQN。在原始的DQN中，神经网络直接输出的是每种动作的 Q值, 而 Dueling DQN 每个动作的 Q值 是有下面的公式确定的： ?...比如，V和A分别加上和减去一个值能够得到同样的Q，但反过来显然无法由Q得到唯一的V和A。 解决方法 强制令所选择贪婪动作的优势函数为0： ? 则我们能得到唯一的值函数： ?...使用tkinter来做这样一个动画效果。宝藏的奖励是1，陷阱的奖励是-1，而其他时候的奖励都为0。 接下来，我们重点看一下我们Dueling-DQN相关的代码。...，和DQN一样，我们使用的是平方损失： with tf.variable_scope('loss'): self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference...e-greedy的选择动作策略，即以e的概率选择随机动作，以1-e的概率通过贪心算法选择能得到最多奖励的动作a。
在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。...比如对于Nature DQN,虽然用了两个Q网络并使用目标Q网络计算Q值，其第j个样本的目标Q值的计算还是贪婪法得到的，计算入下式：$$y_j= \begin{cases} R_j& {is\_end_j...用$\epsilon-$贪婪法在当前Q值输出中选择对应的动作$A$ c) 在状态$S$执行当前动作$A$,得到新状态$S'$对应的特征向量$\phi(S')和奖励$R$,是否终止状态is_end...另外，实际应用中，为了算法较好的收敛，探索率$\epsilon$需要随着迭代的进行而变小。 4. DDQN算法实例 下面我们用一个具体的例子来演示DQN的应用。...仍然使用了OpenAI Gym中的CartPole-v0游戏来作为我们算法应用。CartPole-v0游戏的介绍参见这里。
DQN主要改动的点有三个： 使用深度神经网络替代原来的Q表：这个很容易理解原因 使用了经验回放（Replay Buffer）：这个好处有很多，一个是使用一堆历史数据去训练，比之前用一次就扔掉好多了，大大提高样本效率...，另外一个是面试常提到的，减少样本之间的相关性，原则上获取经验跟学习阶段是分开的，原来时序的训练数据有可能是不稳定的，打乱之后再学习有助于提高训练的稳定性，跟深度学习中划分训练测试集时打乱样本是一个道理...使用了两个网络：即策略网络和目标网络，每隔若干步才把每步更新的策略网络参数复制给目标网络，这样做也是为了训练的稳定，避免Q值的估计发散。...('--epsilon_end',default=0.01,type=float,help="final value of epsilon") # e-greedy策略中的终止epsilon parser.add_argument...('--epsilon_decay',default=200,type=int,help="decay rate of epsilon") # e-greedy策略中epsilon的衰减率 parser.add_argument
强化学习简介强化学习是一种训练智能体（agent）在环境（environment）中通过试错学习最优行为策略（policy）的机器学习方法。...智能体通过观察环境状态（state），采取动作（action），并从环境中获得奖励（reward），从而不断调整策略，以最大化累积奖励。2....类我们将DQN的逻辑封装到一个类中，包含经验回放、选择动作、存储经验和训练模型等方法。...(batch_size)5.2 评估DQN模型训练完成后，我们可以评估模型的性能，观察其在环境中的表现。...通过本文的教程，希望你能够理解DQN的基本原理，并能够将其应用到实际的强化学习任务中。随着对DQN和强化学习的深入理解，你可以尝试实现更复杂的环境和智能体，以解决更具挑战性的任务。
近年来，强化学习在游戏开发中展现出了巨大的潜力，不仅提升了游戏的智能化和趣味性，还推动了游戏AI的研究与创新。本文将详细介绍强化学习的基本原理，并展示其在游戏开发中的应用。...强化学习在游戏开发中的应用强化学习在游戏开发中的应用非常广泛，以下是一些典型的应用场景：1. 游戏AI通过强化学习，开发者可以训练出智能化的游戏AI，使其具备复杂的决策能力。...}, Epsilon: {epsilon:.2f}')train_dqn(model, env)2....}, Epsilon: {epsilon:.2f}')train_dqn(model, env)通过训练AI玩《Flappy Bird》，我们可以验证强化学习在游戏中的应用效果，并进一步研究其应用前景。...结语通过本文的介绍，我们展示了如何使用Python和强化学习技术实现游戏开发中的智能化应用。强化学习作为机器学习的重要分支，正在逐步改变游戏AI的开发方式，提升游戏的智能化和趣味性。
代理根据当前状态和epsilon-greedy探索策略选择一个动作(持有、买入或卖出)。然后，代理在环境中执行动作，获得奖励，并观察新的状态。...训练结束时，train_dqn()返回训练后的Q-Network、总损失和总奖励。DQN模型可用于根据输入的股票价格数据和模拟的交易环境制定交易策略。...在DQN模型(可能用于股票市场预测)的训练过程中，代码使用该函数绘制损失和回报值。...使用Matplotlib库的“show”函数显示该图。在训练和测试数据上，该图显示了“买入并持有”策略和DQN模型预测的相对利润增益。...这和Double Deep Q-Network的介绍： (DDQN)通过使用两个神经网络来分别估计当前策略选择的动作和目标 Q 值的最大动作，有效解决了传统 DQN 中的 Q 值过高估计问题，提高了在离散动作空间下的强化学习性能和稳定性
在第六讲中，我们学习到使用神经网络来近似价值函数，根据输入和输出数据的不同选择可以有三种不同的网络搭建方式，其中适用于Q学习的两种方式分别是：使用(s,a)为输入，单一的Q为输出，和使用基于s为输入不同行为对应的...前者适用范围较广，后者更多见于行为空间为离散值的时候。本例中，我们使用的是后者。我们在__init__方法中声明这样的基于一个隐藏层的简单神经网络（近似价值函数）： #!...该个体类的完整代码在Agents.py类中。 观察DQN的训练效果 我们写一小段代码来基于某个环境来训练我们的ApproxQAgent类。...Epsilon epsilon_factor = 0.3,# 开始使用最小Epsilon时Episode的序号占最大...同样，您也可以使用基于单个神经网络，同时不使用经历重现来方法来重写个体，观察个体在一些环境类中的表现，其实他们在某些环境中也有很不错的表现，这里就不详细展开了。
强化学习项目实践 2.1 创建 DQN 模型 我们将使用 TensorFlow 创建一个简单的深度 Q 网络模型。...模型，我们将使用经验回放缓冲区来存储过去的经验。...策略选择动作 if np.random.rand() epsilon: action = env.action_space.sample()...总结 通过这个实际项目，我们演示了如何在 OpenAI Gym 中使用深度 Q 网络（DQN）来解决经典的 CartPole 问题。...这个项目为初学者提供了一个实践的起点，同时展示了在强化学习任务中使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 的基本步骤。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和应用强化学习算法。
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