实战深度强化学习DQN-理论和实践-低调大师

实战深度强化学习DQN-理论和实践

2019-02-25 773

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。

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A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛，然后根据Q值表我们就可以在每个状态下选取一个最优策略。

Q值表的更新公式为：

公式中，Q(S,A) 我们可以称做Q估计值，即我们当前估计的Q值，而：

称为Q-target，即我们使用贝尔曼方程加贪心策略认为实际应该得到的奖励，我们的目标就是使我们的Q值不断的接近Q-target值。

2、深度Q网络(Deep - Q - Network)

2.1 DQN简介

为什么会出现DQN呢

在普通的Q

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2019-02-25

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本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 Matplotlib是Python中最流行的绘图库，它模仿MATLAB中的绘图风格，提供了一整套与MATLAB相似的绘图API，通过API，我们可以轻松地绘制出高质量的图形。 1、开场例子我们以中国银行股票收盘价曲线作为例子来作为开场。首先我们通过pandas导入数据，并提取出收盘价一列： ChinaBank = pd.read_csv('data/ChinaBank.csv',index_col = 'Date') ChinaBank = ChinaBank.iloc[:,1:] ChinaBank.index = pd.to_datetime(ChinaBank.index) Close = ChinaBank.Close 我们来绘制2

2019-02-25

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