DQN是指基于深度学习的Q-learning算法,主要结合了值函数近似(Value Function Approximation)与神经网络技术,并采用了目标网络和经历回放的方法进行网络的训练......
DQN算法原文链接:2013版(arxiv)2015版(nature) 二、算法原理 强化学习是一个反复迭代的过程,每一次迭代要解决两个问题:给定一个策略求值函数,和根据值函数来更新策略。 DQN使用神经......
DQN算法 强化学习概要 定义 1、环境指的是智能体执行动作时所处的场景,而智能体则表示强化学习算法。环境首先向智能体发送一个状态(S),然后智能体基于其知识采取动作(A)来响应该状......
Q即为Q（s,a）就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S)，采取动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward：r，所以算法的主要思想就是将State与Actio......
常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络。说到DQN中有值函数网......
DSA是Schnorr和ElGamal签名算法的变形,该算法的安全性依赖于计算模数的离散对数的难度。 DSA签名中的公开密钥: 在标准最初版本中,p的长度固定为512位,这引起了许多批评,之后NIS......
DSA加密算法主要依赖于整数有限域离散对数难题,素数P必须足够大,且p-1至少包含一个大素数因子以抵抗Pohlig &Hellman算法的攻击。M一般都应采用信息的HASH值。D......
收录于：2022-10-02 14:40:27
