下面给出是Double DQN算法的完整Python实现代码,它通过PyTorch框架实现,并包含了核心的在线网络和目标网络的更新机制: 项目代码我已经放入GitCode里面,可以通过下面链接跳转:🔥【强化学习】--- Double DQN算法后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里更新 若是下面代码复现困难或者有问题,也欢迎评论...
为了解决这个问题,Double DQN模型被提出。在本文中,我们将深入解析Double DQN模型,并通过PyTorch实现该模型。一、Double DQN模型解析 传统DQN的缺陷在传统的DQN中,智能体使用一个神经网络来估计状态-动作值函数Q(s,a)。然而,由于使用了一个单一的网络同时完成状态评估和策略选择两个任务,传统的DQN容易出现overestimation...
Double DQN--pytorch实践 在莫烦tensorflow版本的基础上修改而来,使用的环境为: 1.anaconda 2.pytorch 3.gym 4.python2.7 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportgym# Hyper ParametersBATCH_SIZE=32LR=0.01# learning rateEPSILON=0.9# greedy po...
q_targets))#均方误差损失函数self.optimizer.zero_grad()#PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0dqn_loss.backward()#反向传播更新参数self.optimizer.step()ifself.count % self.target_update ==0:
(-1, 1)q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones) # TD误差目标dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数...
显然, DQN 与 Double DQN 的差别只是在于计算状态 下 DQN 的优化目标可以写为 ,动作的选取依靠目标网络 ; Double DQN 的优化目标为 , 动作的选取依靠训练网络 所以 Double DQN 的代码实现可以直接在 DQN 的基础上进行,无须做过多修改。 本节采用的环境是倒立摆(Inverted Pendulum),该环境下有一...
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。
Noting that vanilla DQN can overestimate action values, Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning proposes an alternative Q target value that takes the argmax of the current Q network when inputted with the next observations. These actions, together with the next observations, are passed ...
This is a clean and robust Pytorch implementation of DQN and Double DQN. Here is the training curve: All the experiments are trained with same hyperparameters. **Other RL algorithms by Pytorch can be found [here](https://github.com/XinJingHao/RL-Algorithms-by-Pytorch).** A quick render...
深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术,并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练。 状态-价值函数(state-value function):其输入为演员某一时刻的状态,输出为一个标量,即当演员在对应的状态时,预期的到过程结束时间段内所能...