DQN(Deep Q-learning)入门教程(零)之教程介绍

简介

DQN入门系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html

原本呢,在上一个系列数据挖掘入门系列博客中,我是准备写数据挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越写越偏,写到了神经网络,深度学习去了。在我写完数据挖掘博客之后,我又不知道在那里(YouTube or B站杀我)看到了有人使用CNN网络玩飞翔的小鸟(Flappy Bird)的游戏,那时我以为,emm,竟然使用CNN就可以玩游戏,有意思,可以一试,然后发现,要用到DQN,再然后,又发现其是强化学习的知识,然后,就入坑了。

DQN(Deep Q-learning)入门教程(零)之教程介绍

别人的学习流程是强化学习——>Q-learning——>DQN——>Fly,我学习流程TM是 Fly——>CNN——>DQN——>Q-learning——>强化学习

固然,本教程照样会根据”强化学习——>Q-learning——>DQN——>Fly”的流程来,否则反着来谁受得了。

DQN(Deep Q-learning)入门教程(零)之教程介绍

至于为什么教程名叫做DQN入门教程而不是强化学习入门博客,是由于该系列侧重点不是强化学习,而是DQN。因此,一切的目的都是朝着DQN向前。

教程目的

该系列博客仍然定位为入门博客,因此不会涉及详细对强化学习的各个方面都举行先容,然则不会影响从入门到入土的连贯性。至于为什么定位为入门博客:1. 博主自己也是刚学,而且也不是系统性的学习(由于要准备考研,没有时间),以是自己的知识面也不够。 2. 实际上只要我们能够入门,知道什么是强化学习,什么是DQN,能够自己写一个DQN的模子,然后获得效果就了。至于更深入的内容,都入门了,还不能够自己修炼吗?同样,这也是我的学习方法:先知道能够做什么,然后做出来(并不是简朴的copy代码,照样需要知道为什么这样做),然后再深入的来领会怎么做,怎么做的更好。

JPA EntityManager 在没有实体类的情况下返回Map

该教程涉及的内容如下:

  • 强化学习简介
  • 马尔科夫决议历程
  • Q-learing算法
  • DQN
  • Nature DQN

最终会完成2个有意思的小项目:

  1. MountainCar-v0

    通过DQN训练之后,小车能够自动移动到旌旗的地方。

    DQN(Deep Q-learning)入门教程(零)之教程介绍

  2. Flappy Bird

    通过DQN训练之后,小鸟能够自动玩游戏。

DQN(Deep Q-learning)入门教程(零)之教程介绍

如果有任何问题,迎接mail我。

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.28ru.com/archives/5910.html