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...
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…
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 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...
Deep-Q Network (DQN)方法是一种利用深度神经网络进行动作价值函数近似的Q-Learning强化学习方法。从价值函数学习的角度来说,在最朴素的Q-Learning方法中,对于状态空间和动作空间离散且简单的环境,可以使用Q table直接学习动作价值函数,从而使用贪心策略从Q table中选择动作价值最高的动作。然而更多情况下的动作价值函数...
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-...
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。
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. ...
深度Q网络( Deep QNetwork, DQN )是Google的Deep Mind 于2013 年提出的第一个深度强化学习算法(其他的还有A3C和...那样有非常明确的目标(如图像分类问题中的label),强化学习的目标是不明确的,模型只会向着能够得到更多奖励的方向去学习。Q学习在强化学习中,Q学习(QLearning)是一种学习...
deep q-learning就是使用一个神经网络作为估计函数来估计 ,DQN使用了两个关键的方法来增加效果,一是:使用一个target network,二是使用了experience replay,目的都是为了增强会价值函数拟合的稳定性。 2.2 Double Q-learning 在Q-learning中使用的最大值操作,使用相同的value来进行选择动作和估计动作,因此估计的价值会...