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 ...
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...
2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architecturesfor 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)则是...
深度强化学习结合深度学习和强化学习,通过DQN、Double DQN和Dueling DDQN等算法,模拟股票交易环境,利用历史数据训练模型进行买卖决策。实验结果表明,Dueling DDQN在处理复杂问题时效率和稳定性更高,能够有效预测股票收益。
RL论文阅读【四】Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning(Double DQN),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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 游戏是一个动态的游...
32)b_reward=np.array(batch[:, 2].tolist(),dtype=np.int32)b_obs=np.array(batch[:, 3].tolist(),dtype=np.float32).reshape(batch_size, -1)b_done=np.array(batch[:, 4].tolist(),dtype=np.bool)q=Q(b_pobs)maxq=np.max(Q_ast(b_obs).data,axis=1)target=copy.deepcopy(q....
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 DQN ...
Moreover, the decision module uses dueling double deep recurrent Q-learning to eliminate the adverse effects of the on-board monocular camera's limited observation capacity while choosing practical obstacle avoidance action. The framework has two advantages: (1) it enables the quadrotor to realize ...