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...
We use a double deep Q-learning network (DDQN) to find the right material type and the optimal geometrical design for metasurface holograms to reach high efficiency. The DDQN acts like an intelligent sweep and could identify the optimal results in ~5.7 billion states after only 2169 steps. ...
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(overe...
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。 DDQN 使用一个额外的神经网络来评估选取最大 Q 值的动作。它...
Double DQN(Double Deep Q-Network)是DQN的扩展版本,旨在解决DQN在估计Q值时存在的过高估计问题。Double DQN的原理是通过使用两个神经网络,一个用于选择最优动作,另一个用于估计该动作的Q值,从而减少过高估计的影响。 关于DQN的详细代码讲解,请参考我之前的文章:极简机器学习:强化学习5-DQN ...
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。
本文介绍了在Atari 2600游戏Breakout中使用Double Deep-Q Network (DDQN)进行强化学习的实验。实验环境包括高性能硬件和Python工具链。DDQN通过卷积神经网络近似动作价值函数,并使用经验回放缓冲区和目标网络更新来提高训练稳定性。实验分析了不同超参数对模型性能的影响,
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是人工智能领域的一个分支,研究智能体如何通过与环境的交互来学习最优行为策略以最大化回报。在本文中,我们将逐步探索强化学习的基础,从Q-learning开始,深入到DQN(Deep Q-Network)和DDQN(Double DQN),深入了解强化学习的迭代过程以及如何利用深度学习改进Q-learning。 1. Q-...
6.DQN(Deep Q-Network)+Double DQN+Dueling DQN 目录 深度强化学习目录 简介 DQN(Deep Q-Network),顾名思义,就是将Q-learning与深度学习相结合。具体点讲,就是把Q-learning中估算Q值函数的模型应用为神经网络,一般我们用的是三层CNN结构。 DQN在实际操作中会遇到一个问题,就是过度高估(over-estimate)Q值函数。
importtensorflowastfimportnumpyasnpfromNetworkimportQ_NetworkclassDeep_Q_Network:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay=0.9,e_greedy=0.9,replace_target_iter=300,memory_size=500,batch_size=32,e_greedy_increment=None):""":param n_actions: 动作种类个数:param n_...