1.1 为什么想到DQN 1.2 训练过程 1.3 具体过程 2. DQN的改进 2.1 问题1解决:经验回放 (Experience Replay) 2.2 问题2:TD target 高估原因 2.3 解决原因1:目标网络(Target Network) 2.4 解决原因2:DDQN(Double DQN) 2023.3.9主要参考Shusen Wang深度强化学习课程 1. 什么是DQN? 1.1 为什么想到DQN DQN:就是深度...
实验证明,DDQN的想法也是有效的,他们的区别如下: 从DQN到DDQN 如果Q网络过估计了action a的Q值,那么动作a被选上了,可是Target Network Q^\prime 可能给出一个比较正确的Q值估计,避免之前过估计的问题;另一种情况,Target Network Q^\prime可能会过估计action a,但里边的Q网络不一定会选取这个action a出来呀。就...
DQN可能因过高估计导致策略不稳定,特别是在训练过程中容易出现“抖动”现象。 DDQN通过分离动作选择和Q值估计,引入更精确的目标,增强了训练的稳定性和最终性能。 总结 DQN采用的是单一网络进行动作选择和目标计算,因此可能会导致Q值过高估计。 DDQN通过分离动作选择和目标计算,降低了Q值过高估计的问题,从而提升了算法的稳...
ddqn与dqn算法原理 DQN算法原理。 核心思想。 将深度学习与Q-learning相结合,利用深度神经网络来逼近Q函数,用于解决具有高维状态空间和动作空间的强化学习问题。 关键组件。 Q网络:通常是一个深度神经网络,以环境的状态作为输入,输出每个可能动作的Q值。网络的结构可以是多层感知机(MLP),也可以是卷积神经网络(CNN),...
DDQN：Double DQN，是Double Q-Learning的深度学习实现，与DQN不同之处在于其是无偏估计。如果想了解强化学习本身相关的基础，可以参照文章最后的公式清单，建议是以深度学习为核心，强化学习为近似目标来理解深度强化学习框架，刚开始不必过于沉浸于强化学习本身。无偏估计 如字面意思，即估计量的数学期望等于被估计参数的...
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)。
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）...
【DRL 】什么是Q-Learning, DQN, DDQN 整理自网络资源 DRL: Deep Reinforcement Learning 深度增强学习 DQN: Deep Q-Network 什么是DRL action observation:每个时间片,agent都是更剧当前的观察来确定下一步的动作 state:observation的集合就作为agent所在的状态state...
DDQN和Dueling DQN是深度强化学习中的两种改进策略。DDQN： 核心思想：使用两套Q值网络来替代DQN中的单一套网络，旨在通过分离最佳行动的选取与最佳行动价值的预测，来减少最大化偏见。 实现方式：在每一时间步，两个网络分别选择一个行动，并使用其中一个网络进行目标Q值的估计，使用另一个网络来估计实际...
为解决TD target高估问题，引入了DDQN（Double DQN）。DDQN改进了策略选择方式，通过双网络结构，即主网络和目标网络，先由主网络预测行动，然后通过目标网络评估该行动的Q值。这一策略避免了直接使用主网络评估自身Q值时的过估计问题，提高了学习效率和稳定性。综上所述，DQN和DDQN在强化学习领域中通过神经...