deep q learning
时间: 2023-09-09 16:07:46 浏览: 54
Deep Q-Learning是一种深度强化学习方法,结合了Q-Learning和神经网络技术。在传统的Q-Learning方法中,我们使用Q表来存储每个状态下每个动作的Q值。然而,在现实问题中,状态和动作的数量可能非常大,这使得存储和查找Q表变得困难。
Deep Q-Learning通过使用神经网络来解决这个问题。具体而言,将状态和动作作为输入,神经网络分析后输出每个动作的Q值。这样,我们就可以通过神经网络来近似Q值函数,而不再需要存储和查找巨大的Q表。此外,神经网络还能够捕捉到一些细节特征,从而提高强化学习的性能。
在Deep Q-Learning中,网络的更新是通过最小化预测Q值和目标Q值之间的差异来完成的。具体来说,我们通过使用均方误差损失函数来计算这种差异,然后使用梯度下降法来更新网络的参数。在每个时间步,我们选择一个动作并执行它,然后观察到新的状态和奖励。接着,我们计算目标Q值,这是当前奖励加上未来状态的最大Q值的折扣回报。最后,我们使用梯度下降法来更新网络参数,使得预测Q值逼近目标Q值。
通过这种方式,Deep Q-Learning能够学习到每个状态下每个动作的最优Q值,并且能够在复杂的环境中取得良好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Deep Q-Learning(DQN)](https://blog.csdn.net/weixin_42104932/article/details/106024607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【reinforcement learning】Deep Q-Learning(DQN)简介](https://blog.csdn.net/qq_40715044/article/details/108366035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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