Q学习目标: 传统DQN的目标值是: y_t^{DQN} = r_t + \gamma \max_a Q_{\theta^-}(s_{t+1}, a) 这里的 max 操作会导致过估计问题。 Double DQN目标: DDQN通过分离动作选择和目标计算,目标值改为: y_t^{DDQN} = r_t + \gamma Q_{\theta^-}(s_{t+1}, \arg\max_a Q_{\theta}(s...
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 DQN的目标网络虽然也是定期...
Therefore, this paper proposes a self-adaptive scheduling approach based on double deep Q-network (DDQN), which can reduce manual supervision and realize the autonomy of the whole scheduling process. In the presented approach, first, a self-adaptive scheduling framework, which forms a closed-loop...
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-learning基础介绍 Q-learning是一种基于价值的强化学习算法,其核心目标是学习一个动作价值函数Q(s, a),表示在当前状态s下执行动作a...
Double DQN是DQN(Deep Q Network)的一种改进,旨在解决DQN训练过程中存在的过估计(Overestimating)问题。在训练过程中,与DQN直接选取目标网络(Target Q Network)中下一个State各个Action对应的Q值最大的那一个Q值不同,Double DQN的核心精神在于,它首先使用预测网络(Predict Q Network)计算下一个State的对应各个Action的...
ARDDQN: Attention Recurrent DoubleDeep Q-Network for UAV Coverage PathPlanning and Data HarvestingPraveen Kumar 1* , Priyadarshni 1 and Rajiv Misra 11 Department of Computer Science and Engineering, IndianInstitute of Technology Patna, Bihar, India.*Corresponding author(s). E-mail(s):praveen ...
强化学习之Deep Q Network (DQN) 导致Q表所占的空间很大,而且搜索速度会变慢,因此将Q-learning与强化学习相结合,用神经网络拟合Q值,会解决Q值矩阵过大的问题。 当环境中的状态数超过现代计算机容量时(Atari游戏有... 方法通过存储-采样的方法将这个关联性打破了。 ②fixed targetq-network:Q值需要Q估计和Q现实两...
2.2 Double Deep-Q Network 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。
Deep Q Networks(DQN)对于目标值的计算为: Double DQN的作者认为,该操作的更新方式会导致overoptimistic value estimates,也就是最后估算的value值会比真实值要高,于是它修改了目标值的计算方式: 它引入了一种新的计算方式来缓解overoptimistic value estimates的方式。 代码实现 首先是DQN的主要loss代码: # sample ...
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...