这次我们来讲Dueling DQN,它也是基于DQN(Deep Q-Network)的一种改进方法。Dueling DQN的主要思想是将Q值函数分解为两个部分:状态值函数和优势函数,这样可以更好地估计不同动作对于状态的贡献,提高学习效率。 另外,在Dueling DQN中,使用Huber loss代替MSE来提高训练的稳定性和效果。这是因为强化学习中的目标值通常是...
传统的DQN基于Q-learning,也是value-based的模型,DQN利用神经网络去评估Q值,输入状态s,神经网络会输出Q值。这种可以把Q函数参数化的方式使策略不仅能应对状态为tabular的情况,还能应对状态s为连续的情况。而…
1)DQN的行为值函数是利用神经网络逼近,属于非线性逼近,DQN所用的网络结构是三个卷积层加两个全连接层。用公式表示的话,值函数为Q(s,a;θ)Q(s,a;θ),此时更新网络其实就是更新参数θθ,一旦θθ定了,网络参数就定了。 2)DQN最主要的特点是引入了经验回放,即将一个五元组(sj,aj,Rj,s′j,is_endj)(s...
1. Dueling DQN的优化点考虑 在前面讲到的DDQN中,我们通过优化目标Q值的计算来优化算法,在Prioritized Replay DQN中,我们通过优化经验回放池按权重采样来优化算法。而在Dueling DQN中,我们尝试通过优化神经网络的结构来优化算法。 具体如何优化网络结构呢?Dueling DQN考虑将Q网络分成两部分,第一部分是仅仅与状态SS有关...
@文心快码dueling dqn算法伪代码 文心快码 Dueling DQN(Dueling Deep Q-Network)是一种改进的深度强化学习算法,它在传统DQN的基础上引入了状态价值函数和优势函数的分离,以提高算法的性能。以下是关于Dueling DQN算法的详细回答: Dueling DQN算法的基本概念: Dueling DQN通过将Q值函数分解为状态价值函数(V(s))和...
Dueling DQN 值函数和优势函数 查看原文 强化学习 优势函数(Advantage Function) 目录 什么是优势函数归一化、激活函数等学习问题 为什么要使用优势函数常见的优势函数什么是优势函数优势函数表达在状态s下,某动作a相对于平均而言的优势。 从数量关系来看,就是随机变量相对均值的...了TD()思想,注意这里处理的是优势...
DQN三大改进(三)-Dueling Network DQN的网络结构,我们首先定义一个隐藏层,针对隐藏层的输出,我们将此输出分别作为两个隐藏层的输入,分别输出state的Value,和每个action的Advantage,最后, 根据Q=V+A得到每个...无法得到唯一的V和A的。比如,V和A分别加上和减去一个值能够得到同样的Q,但反过来显然无法由Q得到唯一的...
使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例 深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合:深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示,强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL,研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型,理解复杂的市场动态,并对股票购买...
RL中的Dueling DQN是一种通过优化神经网络结构来提升算法性能的强化学习方法。以下是关于Dueling DQN的详细解答：1. Dueling DQN的原理： 在Double DQN的基础上，Dueling DQN通过优化神经网络结构来提升算法性能。 它将Q网络拆分为价值函数和优势函数两部分，以重新表示价值函数，使其更易于优化。2. Dueling...
强化学习-DQN(二) DQN(Deep Q Learning) Deep Q-Learning算法的基本思路来源于Q-Learning。但是和Q-Learning不同的地方在于,它的Q值的计算不是直接通过状态值s和动作来计算,而是通过上面讲到的Q网络来计算的。这个Q网络是一个神经网络,我们一般简称Deep Q-Learning为DQN。 DQN的输入是我们的状态s对应的状态向量...