DDQN DDQN(Double DQN),顾名思义,算法中引入了一个额外的 Q 网络,可是为什么要引入呢? 实验表明,在DQN进行 Q 值估计时,往往会高估很多,导致最终得到的结果容易出现问题,下面是DQN与DDQN值函数估计的对比: 值函数估计对比 为啥DQN会高估呢? DQN在更新Q网络时,利用下述方程进行拟合, TD算法更新Q值 那么在 Q 网...
本文是DeepMind发表于ICML2016顶会的文章(获得Best Paper奖),第一作者Ziyu Wang(第四作Hado Van Hasselt就是前几篇文章#Double Q-learning#,Double DQN的作者),可以说DeepMind开创了DQN系列算法(后续阐述OpenAI的策略梯度算法)。往常一样,摘要结论。 其实本文提出的算法并没有过多的数学过程,而是一种网络结构上的...
综合起来 在Double DQN 中的 TD Target 计算为: 除了计算 Target Q 值以外,DDQN 和 DQN 其余流程完全相同。 2、代码展示 由上面可知,Double DQN 和 DQN 唯一不同的地方在于Q值的估计,其余流程一样。这里附上代码: target = self.target_model(states).numpy() # next_target [batch_size, action_dim] ne...
过高估计问题:Dueling DDQN 解决了传统 DQN 中 Q 值过高估计的问题,其中 Double DQN 通过目标网络降低相关性,而 Dueling 结构则通过优势函数减少过高估计。 复杂性:Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂,需要更多的实现和理解成本,但也带来了更好的性能。 传统DQN 适用于简单的强化学习任务,而 Doubl...
除了上面三点,其余的和DDQN一样,代码实现起来相对复杂,因为要构建sumTree,另外因为要计算的东西较多,而且每次都需要更新TD误差,因此算法的速度比较慢,个人感觉不是很好用,因此不做过多的介绍。 6 Dueling DQN 算法 和前面所讲的各种DQN算法不同,Dueling DQN将整个模型结构分成了两个部分,一个为状态值函数,一个为...
以上策略在实际应用中显示出了有效提升学习性能的能力。以Pong游戏为例，DDQN和Dueling DQN相较于DQN在收敛速度上有明显提升，DDQN的收敛速度大约是DQN的10%左右。虽然这些改进在当前环境中可能并未带来显著性能提升，但考虑到实际应用中任务复杂性的多样性和难度，这些方法在面临更加复杂的环境时可能展现出...
reinforcement-learningopenai-gympytorchdqnddpgddqnppotd3dueling-ddqn UpdatedOct 30, 2020 Jupyter Notebook Various Deep RL models applied to Super Mario Bros deep-reinforcement-learningdqnddqndeep-q-learningmario-brosdueling-ddqn UpdatedMar 1, 2022 ...
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、销售或持有做出明智的决策。
除了计算 Target Q 值以外,DDQN 和 DQN 其余流程完全相同。 2、代码展示 由上面可知,Double DQN 和 DQN 唯一不同的地方在于Q值的估计,其余流程一样。这里附上代码: target = self.target_model(states).numpy() # next_q_values [batch_size, action_diim] next_target = self.target_model(next_states)...
Aiming at the problem that the lack of available bandwidth leads to the interruption of users' connection and affects users QoS in the process of frequent spot beam switching of LEO satellites, research on on-board bandwidth resource reservation algorithm based on Dueling-DDQN is prop...