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...
Double Deep Q-Learning Netwok的理解与实现 作比较,注意可能不是同一个行动,然后进行误差反向传播 代码实现 代码基础框架来自于这篇博客。 Agent.py强化学习train.py训练 训练结果学习率是0.001,100个批次的训练...理论简介 Double DeepQ-LearningNetwok (DQN),基础理论来自于这篇论文。基础理论部分,参考这篇笔记...
一般来说Q-learning方法导致overestimation的原因归结于其更新过程,其表达为: Q_{t+1}\left(s_{t}, a_{t}\right)=Q_{t}\left(s_{t}, a_{t}\right)+\alpha_{t}\left(s_{t}, a_{t}\right)\left(r_{t}+\gamma \max {a} Q{t}\left(s_{t+1}, a\right)-Q_{t}\left(s_{t},...
我们接下来要做的,就是把右边的两个Q函数分配给不同的网络。所以我们有第一个Q函数我们用它来取动作值,我们用目标Q网络来做这个因为一旦这里稳定了,等等。另一个Q网络,用来最大化我们的行动,是我们自己的可训练的Q网络。主要的一个。因此,我们使用旧的Q网络Q值,对应于当前Q网络下的最优操作,这些操作或多或...
深度Q 网络 是多层神经网络,给定状态 s 输出一个行动值得向量Q(s, .;θ),其中θ是网络的参数。对一个n-维状态空间和一个包含m个行动的行动空间,该神经网络是从 R^n 到 R^m 的映射。DQN 算法的两个最重要的特点是目标网络 (target network) 和经验回顾 (experience replay)。目标网络,其参数为θ^-,其...
DoubleQ-learning》 研究者发现,Q学习中的overestimation问题(在确定状态下Q值估计偏高)可能导致非最优解和学习过程稳定性下降。最初Thrun & Schwartz开始探讨..., DRL)是DeepMind(后被谷歌收购)近几近来重点研究且发扬光大的机器学习算法框架。两篇Nature上的奠基性论文(DQN和AlphaGo)使得DRL这一深度学习(Deeplearning...
在理解Q-learning是一个解方程不动点的算法后,我们来看一下这个算法有什么问题。首先,它的算法设计是清晰简洁的,理论上也被证明了可以收敛到Q*。但在实际应用中,算法中的最大值函数会带来问题,这就是过估计 (overestimation)。 要理解过估计,首先要意识到Q-learning的最大值函数,事实上是在估计一个求完最大值...
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。
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学习的提出能在一定...
Q 2.1 Deep Q Network deep q-learning就是使用一个神经网络作为估计函数来估计 ,DQN使用了两个关键的方法来增加效果,一是:使用一个target network,二是使用了experience replay,目的都是为了增强会价值函数拟合的稳定性。 2.2 Double Q-learning 在Q-learning中使用的最大值操作,使用相同的value来进行选择动作和估...