为此,深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)引入了神经网络来逼近Q函数,并取得了显著的成果,如成功应用于Atari游戏。但DQN算法在实际应用中暴露出了一些问题,其中过估计偏差(Overestimation Bias)尤为突出。 2.1 过估计偏差问题 在DQN算法中,Q值更新公式如下: y_t^{DQN} = r_t + \gamma \max_a Q_{\theta^-}(...
Double DQN(双重深度Q网络)是深度强化学习中用于解决Q-learning过估计问题的改进算法,通过解耦动作选择与价值评估提升稳定
x=F.relu(self.fc1(x))returnself.fc2(x)classDQN:"""DQN算法"""def__init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, learning_rate, gamma, epsilon, target_update, device, dqn_type="DoubleDQN_dim"): self.action_dim=action_dim self.q_net=Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_di...
我们在init中加入一个double_q参数来表示使用的是Natural DQn还是Double DQN,为了对比的需要,我们的tf.Session()也单独传入,并移除原本在 DQN 代码中的这一句:self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) 我们对比Double DQN和Natural DQN在tensorboard中的图,发现他们的结构并没有不同,但是在计算q_target(...
Double DQN(Double Deep Q-Network)是DQN的扩展版本,旨在解决DQN在估计Q值时存在的过高估计问题。Double DQN的原理是通过使用两个神经网络,一个用于选择最优动作,另一个用于估计该动作的Q值,从而减少过高估…
Double DQN通过引入额外的神经网络来解决过估计问题。该算法包括两个神经网络：Q_eval（用于估计）和Q_next（用于现实）。在DQN中，Q_next基于最大动作值计算，而Double DQN则采用以下步骤：1. 首先，使用Q_eval预测所有动作的Q值。2. 然后，找出Q_eval中预测最大Q值的动作。3. 最后，用这个动作在Q...
· Double DQN [2] [3] 为了解决 Overestimation of Q value 一 decoupling maximization & action selection 详见RL An Intro... Eg 6.7 ——对于这个问题,有一种看法是,其根源在于确定价值最大的动华和估计它的价值这两个过程采用了同样的样本(多幕序列)。假如我们将这些样本划分为两个集合,并用它们学习两...
本次主要学习DQN衍生算法Double DQN,应用的项目还是CarPole。主要分析这个算法相对于DQN改进和代码实现。下面是《莫凡强化学习DQN》 1.算法介绍Double DQN - 强化学习 (Reinforcement Learning) | 莫烦Python1.算法介绍 论文名称:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning ...
该过程和前面的Double Q-learning算法更新公式基本一样,唯一的区别在于 和,两者的区别在于Double Q-learning算法是利用交换来不断的更新,Double DQN则使用了DQN的思想,直接利用目标网络()进行更新。 在实验中,作者基本上 实验结果 对于Atari游戏来讲,我们很难说某个状态的Q值等于多少,一般情况是将训练好的策略去运行...
为了解决这个问题,Double DQN模型被提出。在本文中,我们将深入解析Double DQN模型,并通过PyTorch实现该模型。一、Double DQN模型解析 传统DQN的缺陷在传统的DQN中,智能体使用一个神经网络来估计状态-动作值函数Q(s,a)。然而,由于使用了一个单一的网络同时完成状态评估和策略选择两个任务,传统的DQN容易出现...