DQN 发表于 NIPS 2013，在此之后 DeepMind 不断对 DQN 进行改进，首先在 2015 年初发布了 Nature 文章，提出了 Nature 版本的 DQN，然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN，Prioritied Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。因此，在本文中，我们将介绍一下各个改进的方法，并在最后给出用 Nature-DQN 的实现方法。
在强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中，我们讲到了Deep Q-Learning（NIPS 2013）的算法和代码，在这个算法基础上，有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版，今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015)。
强化学习逐渐引起公众的注意要归功于谷歌的DeepMind公司。DeepMind公司最初是由Demis Hassabis, Shane Legg和Mustafa Suleyman于2010年创立的。创始人Hassabis有三重身份：游戏开发者，神经科学家以及人工智能创业者。Hassabis游戏开发者的身份使人不难理解DeepMind在Nature上发表的第一篇论文是以雅达利（atari）游戏为背景的。同时，Hassabis又是国际象棋高手，他在挑战完简单的雅达利游戏后再挑战深奥的围棋游戏也就不难理解了。这就有了AlphaGo和李世石的2016之战，以及他在Nature发表的第二篇论文。一战成名之后，深度强化学习再次博得世人的眼球。当然，DeepMind的成功离不开近几年取得突破进展的深度学习技术。本节主要讲解DQN，也就是DeepMind发表在Nature上的第一篇论文，名字是Human-level Control throughDeep Reinforcement Learning。
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第三篇，讲了第四节无模型的强化学习方法，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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。但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法（以下简称DDQN）。
在2013年DQN首次被提出后，学者们对其进行了多方面的改进，其中最主要的有六个，分别是： Double-DQN：将动作选择和价值估计分开，避免价值过高估计 Dueling-DQN：将Q值分解为状态价值和优势函数，得到更多有用信息 Prioritized Replay Buffer：将经验池中的经验按照优先级进行采样 Multi-Step Learning：使得目标价值估计更为准确 Distributional DQN(Categorical DQN)：得到价值分布 NoisyNet：增强模型的探索能力
前面强化学习推送到第十二篇，迷宫问题已使用Q-learning解决过，今天使用另一种方法：深度Q网络，简称DQN网络解决。
在第 5 章讲解的 Q-learning 算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作值的表格。表格中的每一个动作价值
本文中我们将一起创建一个深度Q网络（DQN）。它基于我们系列文章中（0）的单层Q网络，如果你是强化学习的初学者，我推荐你到文末跳转到（0）开始阅读。尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色，但是深度Q网络可以使其变得更强。要将简单的Q网络转化为深度Q网路，我们需要以下改进：
本文介绍了强化学习中的马尔科夫决策过程、模型相关的强化学习、模型无关的策略评价、模型无关的策略学习和价值函数近似等概念。作者通过举例来说明这些概念在强化学习中的应用，并提出了针对这些概念的相关算法。最后，作者对强化学习未来的研究方向进行了展望，包括深度强化学习和策略搜索算法等。
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。
DQN 算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在 DQN 之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法：Double DQN 和 Dueling DQN，这两个算法的实现非常简单，只需要在 DQN 的基础上稍加修改，它们能在一定程度上改善 DQN 的效果。如果读者想要了解更多、更详细的 DQN 改进方法，可以阅读 Rainbow 模型的论文及其引用文献。
选自Medium 作者：Yash Patel 机器之心编译 参与：Jane W 本文先给出 Q 学习（Q-learning）的基本原理，然后再具体从 DQN 网络的超参数、智能体、模型和训练等方面详细解释了深度 Q 网络，最后，文章给出了该教程的全部代码。 在之前的 Keras/OpenAI 教程中，我们讨论了一个将深度学习应用于强化学习环境的基础案例，它的效果非常显著。想象作为训练数据的完全随机序列（series）。任何两个序列都不可能高度彼此重复，因为这些都是随机产生的。然而，成功的试验之间存在相同的关
原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。一是因为当问题复杂后状态太多，所需内存太大；二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。
在强化学习（十）Double DQN (DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上，对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized Replay DQN。
随着城市化进程的加快和自动技术的最新发展，交通研究逐渐向智能化方向发展，称为智能交通系统（ITS）。人工智能（AI）试图用最少的人工干预来控制系统。智能交通系统与人工智能的结合为21世纪的交通研究提供了有效的解决方案。ITS 的主要目标是为参与者提供安全、有效和可靠的交通系统。为此，优化交通信号控制（TSC）、自动车辆控制、交通流控制等是研究的重点。
1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示： 在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作
论文：Adaptive speed planning for Unmanned Vehicle Based on Deep Reinforcement Learning
这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么。
2016年AlphaGo计算机围棋系统战胜顶尖职业棋手李世石，引起了全世界的广泛关注，人工智能进一步被推到了风口浪尖。而其中的深度增强学习算法是AlphaGo的核心，也是通用人工智能的实现关键。本文将带领大家了解深度增强学习的前沿算法思想，领略人工智能的核心奥秘。 前言 深度增强学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近两年来深度学习领域迅猛发展起来的一个分支，目的是解决计算机从感知到决策控制的问题，从而实现通用人工智能。以Google DeepMind公司为首，基于深度增强
这里有一份干货教程，手把手带你入门深度强化学习（Deep Reiforcement Learning），背景理论、代码实现全都有，在线领取无需安装哟！
原文：小白系列（6）| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs. Deep Q-Network
强化学习（Reinforcement Learning，RL）近年来受到了广泛关注，因为它在多个领域取得了成功的应用，包括博弈论、运筹学、组合优化、信息论、基于模拟的优化、控制理论和统计学。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说深度强化学习——从DQN到DDPG,希望能够帮助大家进步!!!
作为强化学习(Reinforce Learning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境，以超级马里奥为例，当看着自己训练的AI逐渐适应环境，得分越来越高，到最后能完美躲避所有障碍，快速通关时，你肯定能体会到算法的魅力，成就感十足！本文不拘泥于DQN(Deep Q Learning Network)算法的深层原理，主要从代码实现的角度，为大家简洁直白的介绍DQN以及其改进方法，接着，基于Pytorch官方强化学习教程，应用改进后的DQN算法训练超级马里奥，并得到更为优秀的结果。
众所周知，深度学习的用途已经日渐广泛，如搭建虚拟助手、聊天机器人、游戏引擎等。基于深度学习的游戏机器人不仅可以和人类对手玩游戏，还可以自己和自己玩游戏。早在2013年，DeepMind团队在NIPS上发表了《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》论文，提出了基于深度加强学习实现端对端的Atari游戏训练方法，文中的Deep Q network，简称DQN，将Q学习与神经网络的优势相结合，并凭借该项技术被Google收购。 DQN算法可以实现49
机器之心原创 作者：Shixin Gu 参与：Hao、Panda 交叉路口是自动驾驶系统所面临的难点之一。今年五月，来自宾夕法尼亚大学、本田研究院和乔治亚理工学院的研究者提出了一种使用深度强化学习帮助自动驾驶汽车通过交叉路口的方法。机器之心技术分析师 Shixin Gu 对这项研究进行了解读，论文原文可访问：https://arxiv.org/abs/1705.01196 对无人汽车的研究已经不再仅仅局限于识别交通灯或交通标志的简单过程，而已经扩展到了多个生活场景中。用于衡量自动汽车的一个关键标准是看自动汽
Breakout是一款经典的雅达利游戏，也就是我们所熟知的“打砖块”。玩家需要左右移动在屏幕下方的短平板子将一颗不断弹跳的小球反弹回屏幕上方，使其将一块块矩形砖块组成的六行砖块墙面打碎，并防止小球从屏幕底部掉落。在Atari 2600版本的Breakout中，玩家共有5次小球掉落机会，一旦用完就标志游戏结束，每打掉一块砖块得1分，全部打掉则游戏胜利结束。
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN（Deep Q-Network）是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。在这里，我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络（DQN）模型，以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。
DQN算法是一种深度强化学习算法（Deep Reinforcement Learning，DRL），DQN算法是深度学习（Deep Learning）与强化学习（Reinforcement learning）结合的产物，利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，实现了从感知到动作的端到端（End to End）的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表，并在Nature 2015上提出由两个网络组成的Nature DQN。
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016)。
虽然每年 RL 方向的 paper 满天飞，但真正具有普遍实用价值的突破性工作实在不多，大多数还是在经典框架基础上的改进和扩展。DRL 常规武器库里的存货主要还是老三样：DQN，DDPG 和 A3C，它们是深度学习时代最成熟、最能体现智慧结晶的三个 DRL 框架，你可以在 GitHub 上找到无数相关代码，有 OpenAI，DeepMind 和 Nvidia 这些大公司的，也有个人爱好者的。对于 DRL 初学者，它们是最佳的敲门砖；对于算法研究者，它们是最厚实的 “巨人肩膀”；对于算法工程师，它们是最顺手的试金石。你完全可以把三个框架都放到项目模拟器上跑一跑，看哪个效果好就用哪个。当然，这三个算法框架都有各自的特点和适用 domain，结合对项目的分析，是可以提前评估最合适的算法的。
首先是原理上的对比，强化学习研究的目标是训练出一个对应于具体任务的好模型，这两个训练策略的方法是不同的。DQN基于值的方法，简单说就是先学出个值函数 ,然后通过值函数确定策略。而PG基于策略的方法则是，直接通过一个目标函数去训练出一个策略
这是arxiv上最新发表的一篇前沿交叉综述报告。主要讨论了如何使用深度强化学习方法解决智能交通系统问题，特别是智能信号灯控制问题。本公众号将分4次发布本综述报告的翻译，仅供大家参考学习。获取英文原论文请在本公众号回复关键词"强化学习智能交通"。
DDPG（deep deterministic policy gradient），深度确定性策略梯度算法。
火星，作为人类探索太空的下一个重要目标，一直吸引着科学家们的眼球。火星探测器作为探索这一未知世界的先锋，承担着巨大的任务和挑战。在这一任务中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能学习方法，为火星探测器的自主决策提供了新的可能性。
深度强化学习是学术界研制游戏 AI 的主流算法。这篇文章我们将用深度强化学习早期代表算法 DQN 算法探索棋牌 AI。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】DeepMind开始称霸强化学习的DQN算法，都有哪些训练技巧？ 过去十多年里，DeepMind在人工智能的发展中绝对有着重要的地位，从AlphaGo, AlphaZero到AlphaStar，再到如今的AlphaFold 2，每次DeepMind发布新产品似乎都要彻底消灭该行业。 围棋界天才少年柯洁都不再下传统围棋，跑去练习云顶之弈。弈一时，悟一世，切换赛道誓在新概念围棋夺生涯第九冠（bushi）。 DeepMind在围棋、星际争霸和德州扑克等
在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。
作者 | Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez,Carl Doersch, Kimberly L. Stachenfel
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算法、SARSA、DQN 和 DDPG 算法。 强化学习（RL）指的是一种机器学习方法，其中智能体在下一个时间步中收到延迟的奖励（对前一步动作的评估）。这种方法主要用于雅达利（Atari）、马里奥（Mario）等游戏中，表现与人类相当，甚至超过人类。最近，随着与神经网络的结合，这种算法不断发展，已经能够解决更
【新智元导读】深度强化学习将有助于革新AI领域，它是朝向构建对视觉世界拥有更高级理解的自主系统迈出的一步。本文将涵盖深度强化学习的核心算法，包括深度Q网络、置信区域策略优化和异步优势actor-critic算法（A3C）。同时，重点介绍深度强化学习领域的几个研究方向。 本文预计在IEEE信号处理杂志“图像理解深度学习”专刊发表。作者Kai Arulkumaran是伦敦帝国理工大学的博士生，Marc Peter Deisenroth是伦敦帝国理工大学的讲师，Miles Brundage是亚利桑那州立大学博士
前面我们有一篇文章介绍了 q learning， 也用 Deep Q Network 做了一个小游戏， 但是还没有详细的讲DQN的理论，今天我们就来看一下它的概念。
连续动作（赛车游戏中方向盘的角度，油门，刹车控制信息，通信中功率控制,可由policy gradient、DDPG、A3C、PPO算法做决策）和离散动作（围棋、贪吃蛇游戏，Alpha Go，可通过算法Q-Learning、DQN、A3C及PPO算法做决策）。
中对应价值最大的动作的Q值进行更新，注意这里只是更新，并不会真的执行这个价值最大的动作。这里的更新策略（评估策略）与我们的行为策略（
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