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- 强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么？
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解决经典迷宫问题 现有一个5房间的房子，如图1所示，房间与房间之间通过门连接，编号0到4,5号是房子外边，即我们的终点。我们将agent随机放在任一房间内
- 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，该神经网络被称为Q网络，网络的参数为 w ，如图2所示。
- 强化学习中，target network究竟在什么情景下使用？ - 知乎
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… 显示全部 关注者 12 被浏览
- 关于DQN (deep Q-network)，代码中的参数如何取? - 知乎
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空间中进行泛化。 参数选择对 DQN 的性能至关重要，下面是一个 DQN 代码示例，包括一些常见的参数设置：
- 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…
- 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步再集中训练？ - 知乎
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，这样每一步都可以利用buffer里的数据进行训练。 而 on-policy算法 则需要在每次更新完policy之后重新采集数据，因此大部分这类算法
- 深度强化学习之深度Q网络DQN详解 - 知乎
引言 本文将对深度强化学习中经典算法DQN进行详细介绍，先分别介绍强化学习和Q-学习，然后再引入深度强化学习和DQN。本文所有参考资料及部分插图来源均列在文末，在文中不做额外说明。 强化学习 讲强化学习先讲其…
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