过高估计问题:Dueling DDQN 解决了传统 DQN 中 Q 值过高估计的问题,其中 Double DQN 通过目标网络降低相关性,而 Dueling 结构则通过优势函数减少过高估计。 复杂性:Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂,需要更多的实现和理解成本,但也带来了更好的性能。 传统DQN 适用于简单的强化学习任务,而 Doubl...
Dueling Double Deep Q-Network (Dueling DDQN) 是一种结合了两种技术的强化学习算法:Dueling网络结构和Double DQN。它旨在进一步提高 Q-Learning 的效率和稳定性,特别是在处理离散动作空间的问题时非常有效。 def train_dddqn(env, epoc...
过高估计问题:Dueling DDQN 解决了传统 DQN 中 Q 值过高估计的问题,其中 Double DQN 通过目标网络降低相关性,而 Dueling 结构则通过优势函数减少过高估计。 复杂性:Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂,需要更多的实现和理解成本,但也带来了更好的性能。 传统DQN 适用于简单的强化学习任务,而 Doubl...
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使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例 简介:深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合:深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示,强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL,研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型,理解复杂的市场动态,并对...
Double DQN & Dueling DQN Value-based Sequential Decision Implement TODO Double DQN 因为我们的神经网络预测Qmax 本来就有误差, 每次也向着最大误差的 Q现实 改进神经网络, 就是因为这个 Qmax 导致了 overestimate(过估计)。 As a consequence, at the beginning of the training, we don't have enough inform...
·Dueling DQN Dueling DQN算法提出了一种新的神经网络结构——对偶网络(duel network)。网络的输入与DQN和DDQN算法的输入一样,均为状态信息,但是输出却有所不同。Dueling DQN算法的输出包括两个分支,分别是该状态的状态价值V(标量)和每个动作的优势值A(与动作空间同维度的向量)。DQN和DDQN算法的输出只有一个分支...
Dueling DQN的更新过程和DQN类似,只是在计算Q值时采用了Dueling结构。 对于实现DoubledQN和Dueling DQN的agent,可以使用深度学习库(如TensorFlow或PyTorch)来构建神经网络,并通过优化算法(如梯度下降法)来更新网络参数。同时,还需要考虑经验回放机制和ε-greedy策略等技术来增加训练的稳定性和探索能力。具体实现过程会依据编...
Dueling DQN Double DQN改进了DQN的参数更新部分,Prioritized DQN改进了DQN的经验回放部分,Dueling DQN则是通过优化神经网络的结构来优化算法。在许多基于视觉的感知的DRL任务中,不同的状态动作对的值函数是不同的,但是在某些状态下,值函数的大小与动作无关。因此Dueling DQN把Q值更新分开成两个部分,一个是状态v函数...
简介:DQN 算法敲开了深度强化学习的大门,但是作为先驱性的工作,其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是,在 DQN 之后,学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法:Double DQN 和 Dueling DQN,这两个算法的实现非常简单,只需要在 DQN 的基础上稍加修改,它们能在一定程度上改善 ...