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)) 通过这种分离计算,动作选择的误差不会直接影响到目标值计算,从而减少了过估计的风险。 2.3 Double DQN的提出 Double DQN(DDQN)受Double Q-Learning启发,将其思想扩展到深度强化学...
Q学习是基于贪心策略的,这会导致最大化偏差问题,和双Q学习思想一致。下面是双Q学习的伪代码,可以借鉴一下。 ·Dueling DQN Dueling DQN算法提出了一种新的神经网络结构——对偶网络(duel network)。网络的输入与DQN和DDQN算法的输入一样,均为状态信息,但是输出却有所不同。Dueling DQN算法的输出包括两个分支,分别...
针对DQN易出现过估计问题,DDQN提出使用两个独立的Q估计器,通过引入评估网络与目标网络的双重结构,减少学习过程中的偏差。DDQN通过独特的Q估计公式,提升策略学习的准确性和稳定性,为解决复杂任务提供了一种高效的方法。 Q估计公式: $$ Q{DDQN}(s, a) = Q{eval}(s, a) \cdot \max{a'} Q{target}(s', ...
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。 DDQN 使用一个额外的神经网络来评估选取最大 Q 值的动作。它...
简介: 深度强化学习中Double DQN算法(Q-Learning+CNN)的讲解及在Asterix游戏上的实战(超详细 附源码) 需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~ 一、核心思想 针对DQN中出现的高估问题,有人提出深度双Q网络算法(DDQN),该算法是将强化学习中的双Q学习应用于DQN中。在强化学习中,双Q学习的提出能在...
本文是Google DeepMind于2015年12月提出的一篇解决Q值"过估计(overestimate)"的文章,发表在顶级会议AAAI上,作者Hado van Hasselt在其2010年发表的Double Q-learning算法工作的基础上结合了DQN的思想,提出了本文的state-of-the-art的Double DQN算法。给出了过估计的通用原因解释和解决方法的数学证明,最后在Atari游戏上有...
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。
2. 2016年的DDQN掏出了2010年的Double-Q-learning算法，DDQN和DQN的区别如下图：DDQN的区别在于它的...
在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN)。 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN...
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....