关键词：
简介
DQN入门系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html
本来呢，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，我又不知道在哪里（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，当时我觉得，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。
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
当然，本教程还是会按照"强化学习——>Q-learning——>DQN——>??Fly"的流程来，不然反着来谁受得了。
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，是因为该系列侧重点不是强化学习，而是DQN。因此，一切的目标都是朝着DQN向前。
教程目标
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进行介绍，但是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，并且也不是系统性的学习（因为要准备考研，没有时间），所以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的模型，然后得到结果就??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（并不是简单的copy代码，还是需要知道为什么这样做），然后再深入的来了解怎么做，怎么做的更好。
该教程涉及的内容如下：
- 强化学习简介
- 马尔科夫决策过程
- Q-learing算法
- DQN
- Nature DQN
最终会完成2个有意思的小项目：
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MountainCar-v0
通过DQN训练之后，小车能够自动移动到旗帜的地方。
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Flappy Bird
通过DQN训练之后，小鸟能够自动玩游戏。
如果有任何问题，欢迎mail我。
dqn（deepq-learning）入门教程之dqn介绍
简介DQN——DeepQ-learning。在上一篇博客DQN（DeepQ-learning）入门教程（四）之Q-learningPlayFlappyBird中，我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值，那么这样有什么不足呢？我们可以将问题的稍微复杂化一点了，如果在环境中，State很... 查看详情
1.deepq-learning
...感知能力，因此延展出深度强化学习，最经典的就是DQN(DeepQ-Learning)。DQN2013DQN的主要思想是训练CNN拟合出Q-Learning算法，以此让智能体在复杂的RL环境中从原始视频数据学到成功的控制策略。实现：用参数( heta)的CNN近似最优Q-values[... 查看详情
强化学习与deepq-learning进阶之naturedqn(代码片段)
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deepq-learning的发展及相关论文汇总(dqnddqn，priorityexperiencereplay等)
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深度学习与图神经网络核心技术实践应用高级研修班-day4深度强化学习（deepq-learning）
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dqn强化学习
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pytorch-21强化学习(dqn，deepqlearning)教程(代码片段)
要查看图文并茂的教程，请移步：http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/reinforcement_q_learning.html本教程演示如何使用PyTorch在OpenAIGym的手推车连杆(CartPole-v0)任务上训练深度Q-学习的智能体(DeepQLearning（DQN）agent 查看详情
教你从头到尾利用dqn自动玩flappybird（全程命令提示，纯小白教程）
...从头到尾利用DQN自动玩flappybird（全程命令提示、纯小白教程）作者：骁哲、李伟、July说明：本教程主要由骁哲编写，且最后跑的是yenchenlin的github开源demo。如遇问题欢迎加Q群交流：472899334。时间：二零一六年十月十三日。前言&... 查看详情
5.值函数近似——deepq-learning
前4篇，我们都是假设动作值函数Q是一张大表，状态-动作对都是一一对应的。这对于现实应用状态动作空间很大的情况来说，计算量就非常的大，甚至根本无法求解这样一张大表。因此，我们引入状态值函数v，由参数$fw$描述，... 查看详情
learningroadmapofdeepreinforcementlearning
1.知乎上关于DQN入门的一个系列文章：DQN从入门到放弃2.入门Paper2.1 PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningDeepMind在NIPS2013上发表的一文，在该文中第一次提出DeepReinforcementLearning这个名称，并且提出DQN（DeepQ-Network）算法，实现从纯图... 查看详情
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