这种方法成功地解决了DQN的过估计问题,并在多个强化学习任务中表现出了更好的性能和稳定性。 三、Double DQN的核心思想 Double DQN通过分离动作选择和目标Q值计算来减小过估计问题: 使用在线网络(Online Network)选择动作。 使用目标网络(Target Network)计算目标Q值。 这种分离使得目标Q值的计算更加可靠,有助于减少估计...
注意一下,这里计算TD target采用的Target Network,参数为w-,而随机梯度下降(SGD)仅用于更新DQN的神经网络参数w 这里用几种方法用于更新w- 对比一下两种更新DQN的方法: 原始方法利用自举,这会造成高估。 而采用了Target Network可以缓解高估问题。 尽管采用上述方法可以缓解DQN最大化和自举产生的高估问题,但仍不可避...
双Q学习算法 Double DQN double Q-learning算法在目标网络的基础上做了改进,可缓解最大化造成的高估 Using DQN 将下面的TD Target拆成 选择和求值两步: 将最大化拆成两步: 这种方法最差,高估问题会更严重 Using Target Network It works better, but overestimation is still serious Double DQN It is the be...
Double DQN(双重深度Q网络)是深度强化学习中用于解决Q-learning过估计问题的改进算法,通过解耦动作选择与价值评估提升稳定
· DQN with Target Network [1] 这个基本算是早期DQN的baseline了 伪代码 两个神经网络,一个延迟更新权重,一个实时训练中进行参数更新。有两个好处,一个是可以提前大批量用old-network计算TD-target,直接制作好数据对(原始公式中的w更新公式,需要用到多次网络做forward计算最优q(s', a')),这样有利于使用深度...
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...
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...
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...
此外,我们还实现了目标网络(Target Network)来稳定学习过程。在DQNAgent类中,我们实现了主要的训练循环:首先从环境中采集一组状态-动作-奖励数据并存储到经验回放中;然后从经验回放中随机抽取一批样本进行训练;接着使用两个神经网络分别计算值函数和最优动作;最后根据Bellman方程进行更新。通过不断重复这个过程,智能体...
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...