在DQN算法的网络结构中,输入为一张或多张照片,利用卷积网络提取图像特征,之后经过全连接层输出每个动作的动作价值;在Dueling DQN算法的网络结构中,输入同样为一张或多张照片,然后利用卷积网络提取图像特征获取特征向量,输出时会经过两个全连接层分支,分别对应状态价值和优势值,最后将状态价值和优势值相加即可得到每个动...
Dueling Double DQN 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, epoch_num=50): """ <<< Double DQN -> Dueling Double ...
这和Double Deep Q-Network的介绍: (DDQN)通过使用两个神经网络来分别估计当前策略选择的动作和目标 Q 值的最大动作,有效解决了传统 DQN 中的 Q 值过高估计问题,提高了在离散动作空间下的强化学习性能和稳定性。是相吻合的 Dueling Double DQN Dueling Double Deep Q-Network (Dueling DDQN) 是一种结合了两种技...
double-dqn、dueling dqn算法原理和agent实现 DoubledQN(Double Q-learning)和Dueling DQN是DQN算法的两种改进版本,旨在提高Deep Q-Network在强化学习中的性能和效果。 1. DoubledQN: DoubledQN的主要思想是使用两个Q网络来分开评估动作的价值,分别为主网络和目标网络。每次更新时,主网络选择最优动作,而目标网络用于...
2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning,采用优势函数advantage function,使Dueling DQN在只收集一个离散动作的数据后,能够更加准确的去估算Q值,选择更加合适的动作。Double DQN,通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值,从而消除Q值过高估计的问题。D3QN(Dueling Double DQN)则...
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 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,并对股票购买...
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 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,并对股票购买...
DQN及其改进算法(Double、Dueling、优先级采样) DQN DQN整体的算法结构如下图所示: 对比Q-learning有以下改进: 数据预处理 Atari 游戏的原生尺寸为210 × 160,每个像素有128 种颜色,将其转换成84 × 84 维度的灰度图。变换后的图像依然保留了主要的信息,同时减轻了数据处理的负担。 虽然Atari 游戏是一个动态的...
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 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,并对股票购买...
本篇介绍三种DQN的变体,分别是从参数更新部分改进的Double DQN,从经验回放部分改进的Prioritized DQN,从神经网络结构部分改进的Dueling DQN。 Double DQN 上一篇提到的DQN是基于Q-learning,更新也是基于贪婪算法,Q←Q+α(R+γmaxQ′−Q)Q←Q+α(R+γmaxQ′−Q)。虽然可以快速让Q值向可能的优化目标靠拢,但是...