Double DQN(DDQN)受Double Q-Learning启发,将其思想扩展到深度强化学习领域。主要区别在于: 使用在线网络(Online Network)来选择动作; 使用目标网络(Target Network)来估计动作的价值。 Double DQN的目标值公式为: y_t^{DDQN} = r_t + \gamma Q_{\theta^-}(s_{t+1}, \arg\max_a Q_{\theta}(s_{t...
deep Q-learningreinforcement learningintrusion detection systemsneural networksoutlier detectionIn this work, we considered the problem of anomaly detection in next-generation cyber-physical systems (NG-CPS). For this, we used a double deep Q-network-enabled framework, where ...
Double Q-Learning double Q-Learning 的想法就是尽量在选择动作的网络与评估动作的网络是两个网络,如果这两个网络的误差分布不一样,我们就能缓解过分估计Q值的问题,下面公式给出了 double Q-Learning 的基本思想。 Q_{\phi_{A}}({s}, {a}) \leftarrow r+\gamma Q_{\phi_{B}}\left({s}^{\prime},...
3.3 Double Deep Q-Learning(双重深度Q学习方法) 4 DQN运行过程 5 参考资料 1 Q-learning与Deep Q-learning Q-learning是一种用来训练Q函数的算法,Q 函数是一个动作-价值函数,用于确定处于特定状态和在s该状态下采取特定行动的价值。其中的Q函数被以表格的形式展现出来,横轴表示状态,纵轴表示动作,表格中的每一...
Double DQN：为了解决Q值过估计问题，引入Double DQN，将选择动作和评估动作的价值分离到两个不同的网络...
Double Deep Q-Learning:用于解决Q值过高估计的问题。 3.1 Experience Replay(经验回放) 如图所示,Experience Replay组件采用ε-greedy策略与环境进行交互(当前状态下采取可能得到最高收益的动作),并得到环境反馈的奖励和下一状态,并将这一观察结果保存为训练数据样本(Current State, Action, Reward, Next State)。训练...
Double Deep Q-Network (DDQN) 是一种用于强化学习中的深度学习算法,特别是在处理离散动作空间的 Q-Learning 问题时非常有效。DDQN 是对传统 Deep Q-Network (DQN) 的一种改进,旨在解决 DQN 在估计 Q 值时可能存在的过高估计(overestimation)问题。
1、Q_Learning2、Sarsa 3、Sarsa_Lambda 4、DQN5、Double_DQN6、暂无 《强化学习》近似值函数方法 强化学习和监督学习表格方法的局限 RL中的函数近似 监督学习-MC MC—TD 基于值函数的RL损失函数 近似方法的一些困难DeepQ-Network经验回放 目标网络奖励裁剪DQN的一些问题和解决Q值自相关问题Q值过度估计 优先经验回放...
Recall: Double Q-Learning 1: Intialize Q1(s,a)1:\ Intialize \ Q_1(s,a)1: Intialize Q1(s,a) and Q2(s,a),∀s∈S,a∈A t=0,Q_2(s,a), \forall s \in S, a \in A \ t=0,Q2(s,a),∀s∈S,a∈A t=0, initial state st=s0s_t=s_0st=s0 2: loop...
Q学习算法的状态和动作都是随机选择的,所以DQN的状态和动作也应该随机选择,选择方式常用ε-贪心算法: ε-贪心法算法为 ℇ-贪心法策略是强化学习最基本最常用的随机策略。 按值函数选取动作,称作“利用”;随机选取其它的动作,称作“探索”。ε-贪心法算法兼顾了“利用”和“探索”。 四.double DQN的思想和方法 ...