Double Q-Learning是一种用于减少过估计问题的经典方法。其基本思想是分离动作选择和价值估计。它使用两个独立的Q值表: 一个表用于选择动作; 另一个表用于计算目标值。 Double Q-Learning的目标值公式为: y_t^{DoubleQ} = r_t + \gamma Q_2(s_{t+1}, \arg\max_a Q_1(s_{t+1}, a)) 通过这种...
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...
为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,本文同样Q-learning算法伪代码贴出来了。 对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网络的值来更新。 4. 实验过程于结果 5. 附录:收敛性证明过程 对于Double Q-learning收敛性的证明过程...
在实验中作者为每个动作计算了两个Q值的平均值,然后对所得的平均Q值进行了贪婪探索。算法伪代码如下: 为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,本文同样Q-learning算法伪代码贴出来了。 对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网...
推荐阅读 DeepRL系列(6): Double Q-learning算法 Jense...发表于深度强化学... 重拾基础 - Double DQN Yushu 解剖[强化学习]Double Learning本质并对比Q-Learning与期望Sarsa 宫商角徵羽 【代码实现】D3QN(Dueling Double DQN) 伍岚正打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App...
Double Q-learning 关于基于价值表格的方法的 折扣因子γ 步长α ε 选择 的探讨。 关于折扣因子γ出现的问题: 在训练时候,一直设置的折扣因子为1.0,因为看到了状态值函数V的分布很合理且均匀,就没有修改,以至于后面压根忘记修改gama这个事情了,后面发现虽然状态值函数依旧有较好的收敛趋势,但是就算ε已经很小了,小人...
经典的DQN就是在拟合价值函数时候使用了Q-learning +神经网络的组合,并取得了很好的效果,当然DQN之后有很多改进工作,与很多的强化学习训练上的trick,这里将介绍一些。 · 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...
Q-learning是一种基于价值的强化学习算法,其核心目标是学习一个动作价值函数Q(s, a),表示在当前状态s下执行动作a的期望累计回报。Q-learning通过一个迭代过程更新动作价值函数,以逼近最优策略。其学习过程包括以下关键步骤: 状态:智能体所处的环境状态。
Double Deep Q-Network (DDQN) 是一种用于强化学习中的深度学习算法,特别是在处理离散动作空间的 Q-Learning 问题时非常有效。DDQN 是对传统 Deep Q-Network (DQN) 的一种改进,旨在解决 DQN 在估计 Q 值时可能存在的过高估计(overestimation)问题。
Deep Reinforcement Learning with Double Q learning 论文地址: "Double DQN" "Double Q learning" 笔记 在传统强化学习领域里面,学者们已经认识到了Q learning 存在ove