Глубокий агент обучения с подкреплением Q-сети
Алгоритм глубокой Q-сети (DQN) является онлайновым, методом обучения с подкреплением вне политики без моделей. Агент DQN является основанным на значении агентом обучения с подкреплением, который обучает критика оценивать возврат или будущие вознаграждения. DQN является вариантом Q-изучения.
Для получения дополнительной информации, Глубокие Агенты Q-сети.
Для получения дополнительной информации о различных типах агентов обучения с подкреплением смотрите Агентов Обучения с подкреплением.
создает агента DQN с заданной сетью критика и устанавливает agent
= rlDQNAgent(critic
,agentOptions
)AgentOptions
свойство.
train | Обучите агента обучения с подкреплением в заданной среде |
sim | Симулируйте обученного агента обучения с подкреплением в заданной среде |
getActor | Получите представление актера от агента обучения с подкреплением |
setActor | Установите представление актера агента обучения с подкреплением |
getCritic | Получите представление критика от агента обучения с подкреплением |
setCritic | Установите представление критика агента обучения с подкреплением |
generatePolicyFunction | Создайте функцию, которая оценивает обученную политику агента обучения с подкреплением |