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 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...
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 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-...
本篇教程是基于Deep Q network(DQN)的教程,缩减了在DQN方面的介绍,着重强调Double DQN和DQN的不同之处。 接下来我们说说为什么会有Double DQN这种算法,所以我们从Double DQN相对于Natural DQN(传统DQN)的优势说起。 一句话概括,DQN基于Q-Learning,Q-Learning中有Qmax,Qmax会导致Q现实当中的过估计(overestimate)。而...
argmax(q_table_B.mean(1)) b_q_idx = 0 if random.uniform(0,1)<0.5 else 1 q_table_B[b_action, b_q_idx] += alpha*(np.random.randn()-0.1-q_table_B[b_action, b_q_idx]) Double DQN Deep版的Q-learning一脉相承,也有高估Q值的问题,并且对实际应用造成负面影响,这一论断在这篇...