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深度强化学习算法:DQN和DDPG

来源:www.minaka66.net 时间:2024-05-15 22:43:07 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

深度强化学习算法:DQN和DDPG(1)

引言

  深度强化学习是近年来人工智能领域中备受关的研究方向原文www.minaka66.net。在强化学习领域,深度学习技术的应用大大提高了智能体的决策能力和学习效率。文将介绍种经典的深度强化学习算法:DQN和DDPG。

DQN算法

  DQN(Deep Q-Network)算法是深度强化学习领域中最具代表性的算法一。它是基于Q-learning算法的改进,利用深度经网络来近似Q函数在心算法网。DQN算法的主要思想是将深度经网络作为Q函数的近似器,通过训练网络,不断优化Q函数的估计值,最终得到最优的Q函数。

DQN算法的训练过程分为个阶段:经回放和目标网络新。经回放是指将智能体在环境中的历史经存储在一个经池中,然后从中随机抽取一些经用于训练网络。这种方法可以缓解数据相关性问题,提高训练效率在心算法网www.minaka66.net。目标网络新是指使用一个与主网络结构相同的目标网络来计算目标Q值,从而减少训练过程中的震荡。

  DQN算法的优点是可以处理高维状态空间和离散动作空间,具有较好的定性和收敛性。但是,它仍然存在一些问题,如样选择偏差和过度估计问题。

深度强化学习算法:DQN和DDPG(2)

DDPG算法

DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法是一种适用于连动作空间的深度强化学习算法minaka66.net。它是基于Actor-Critic框架的改进,通过引入确定性策略和经回放来解决连动作空间问题。

  DDPG算法的Actor网络和Critic网络都是深度经网络。Actor网络用于学习确定性策略,Critic网络用于估计Q值函数。与DQN算法类似,DDPG算法也采用经回放和目标网络新的方法来优化网络来自www.minaka66.net

  DDPG算法的优点是可以处理连动作空间和高维状态空间,具有较好的定性和收敛性。但是,它仍然存在一些问题,如样选择偏差和过度估计问题。

总结

DQN算法和DDPG算法是深度强化学习领域中的种经典算法。它们都利用深度经网络来近似Q函数或策略函数,通过经回放和目标网络新来优化网络,具有较好的定性和收敛性WnF。但是,它们仍然存在一些问题,需要进一步研究和改进。随着深度强化学习技术的不断发展,相信会有的算法被提出。

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