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...
双Q学习(Double Q-learning)是强化学习中Q-learning算法的一种变体。它主要是为了解决Q-learning算法在某些情况下可能高估状态-动作值(Q值)的问题。这种高估可能导致算法的不稳定和次优的策略选择。双Q学习通过使用两个独立的Q函数(通常称为Q表)来减轻这一问题。 详细回答 在标准的Q-learning中,你有一个Q表用于...
有两个神经网络:Q_eval(Q估计中的),Q_next(Q现实中的). 原本的Q_next = max(Q_next(s', a_all)). Double DQN 中的Q_next = Q_next(s', argmax(Q_eval(s', a_all))). 也可以表达成下面那样. 更新方法¶ 好了, 有了理论, 我们就来用 Python 实现它吧. 这里的代码都是基于之前 DQN ...
引言:本文首先通过引出Q-learning的最大化偏差问题,然后从solve最大化偏差的角度出发分别阐述Expected Sarsa和Double Q-learning,并从实验中Q表的更新过程来深入剖析Double Learning思想的本质。最后实验对比了Double Learning、Q Learning、Expected Sarsa以及Action Distribution在案例中的表现. 一、Q-learning中的最大化...
这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。 可视化结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
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(overe...
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。
这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。 可视化结果如下: 复制 plot_train_test(train,test,date_split) 1.
这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。 可视化结果如下: plot_train_test(train, test, date_split) 环境
在一个状态下如果动作 且 ,则: 【1】 【2】Double Q-learning的下界绝对误差为0 根据定理1我们得到下界估计的值随着 的增大而减小,通过实验,下面结果表明 对估计的影响,图中明显表明,Q-learning的随m的增大越来越大,而Double Q-learning是无偏估计,并未随着m增大而过度变化,基本上在0附近。