强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么？ - 知乎
Sep 3, 2023 · 3 值函数近似与DQN. 值函数近似（Function Approximation）的方法就是为了解决状态空间过大，也称为“维度灾难”的问题。通过用函数而不是Q表来表示 ，这个函数可以是线性的也可以使非线性的。 其中 称为“权重”。那怎么把这个权重求出来，即拟合出这样一个 ...
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 。
关于DQN的问题？ - 知乎
二、基于DQN算法的控制模型 —— CartPole-v0. 以“CartPole-v0”游戏为例，基于DQN算法实现小车运行实现平衡状态，DRL模型训练所使用的数据为transitions:{当前状态st，生成的动作at, 该动作产生的奖励rt，执行该动作后下一个状态st+1}。
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（参见图1），但…
DQN算法? - 知乎
3.dqn流程伪代码 随机初始化网络参数theta,state 重复进行： 利用当前状态，当前Q网络与环境进行交互N次，得到(s, a, r, s_next)*N 更新网络 三.传统算法存在的问题
DRQN真的比DQN的性能好吗？ - 知乎
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dqn做天气预报的模型, 是否可行, 基本思路如何, 有类似例子吗?
Dec 7, 2018 · dqn也是可以解决这个问题的。 我们把前几天的天气+温度看成是environment，把下一天的天气看成action，再给正确的action一个reward就可以了。 然而，这样做最大的问题就是没有利用DQN，或者说RL所带来的“长远考虑”的优势。
研一如何零基础学习dqn? - 知乎
Dec 18, 2022 · dqn 考虑用Q-table来控制CartPole的话，但由于CartPole的观测是四个连续变量，Q-table的行数好像不太够用。 如果使用有限个数值来离散，即使每个连续变量用100个离散值替代，总共也需要 10^8 个状态，这个Q-table过于庞大。
我想在DQN的基础上加上multi-step learning，请问下面我写的损 …
我想在DQN的基础上加上multi-step learning，请问下面我写的损失函数公式对吗？ 一个记忆为 [图片] 原来DQN的loss公式为 [图片] 我想讲将单步变为N步，我写的loss函数公式为 [图片] 请问各位大佬，我写的对不对？
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…