Dueling Double Deep Q-Network (Dueling DDQN) 是一种结合了 Dueling 网络结构和 Double DQN 的强化学习算法。它通过将 Q 函数分解为状态值函数和优势函数来提高效率,同时利用 Double DQN 的思想来减少 Q 值的过高估计,从而在处理离...
双深度Q网络(double DQN):在双深度Q网络中存在两个Q网络,第一个Q网络决定哪一个动作的Q值最大,从而决定对应的动作。另一方面,Q值是用 Q′ 计算得到的,这样就可以避免过度估计的问题。具体地,假设我们有两个Q函数并且第一个Q函数高估了它现在执行的动作 a 的值,这没关系,只要第二个Q函数 Q′ 没有高估动作...
强化学习研究的目标是训练出一个对应于具体任务的好模型，这两个训练策略的方法是不同的。DQN基于值的...
double DQN是深度强化学习算法DQN的一个变体。它与原版DQN的区别仅在于,计算True Q的方式不同: 下面的是原版: 原版是直接使用target网络预测出的Q值来计算,而double DQN是通过online的网络先计算出一个index,…
Double DQN的主要思想是将神经网络分为两个部分:一个用于选择动作,另一个用于评估动作。在选择动作时,我们使用一个神经网络来选择一个动作,并使用另一个神经网络来评估这个动作的Q值。通过这种方式,我们可以避免重复的样本来自同一个状态-动作对的问题,从而提高Q值的估计精度。在MountainCar-v0环境中,我们可以使用...
这里可以看到Duel网络的收敛速度是明显慢于传统DQN的,这与网络模型的变形,加深离不开关系。 CartPole 可以看到着陆车模型中的DoubleDQN出现了一段时间的低谷后扬起这样的曲线,个人认为是短暂的陷入了局部最优解中,应该是认为在空中飘着就是好的,这也应该是导致其收敛速度变得慢于正常值的原因。
我们对比Double DQN和Natural DQN在tensorboard中的图,发现他们的结构并没有不同,但是在计算q_target(也就是Q现实)的时候,方法是不同的。 1class DoubleDQN: 2 def learn(self): 3 # 这一段和 DQN 一样: 4 if self.learn_step_counter % self.replace_target_iter == 0: 5 self.sess.run(self.repla...
Double DQN的两个网络和Nature DQN的一致,目标值的计算方式如下: 对于非终结状态的,值的计算可以分为一下两个步骤: 通过当前网络估计在状态下的最大的值对应的动作,用公式表示如下。 带入以下公式计算。 由于动作是由当前网络估计出的,在一定程度上,更接近最佳的动作,因此对应的值也会更接近真实值,从而避免了过...
Double DQN改进了DQN的参数更新部分,针对DQN的随机经验回放,Prioritized DQN[2]利用带优先级的经验回放,赋予了不同样本不一样的重要性,加快了收敛速度,使学习更加有效。比如说,对于一些最相关的转移隐藏在大量冗余的失败转移中的学习任务,我们应该采用带优先级的经验回放策略,而不是均匀随机采样,更重视一些少量但是值得...