Dueling DDQN(对决双Q学习) 用于训练cartpole和flappy bird Dueling DDQN,即对决双Q学习可以是在原始的DQN上进行的改进,具体可以参考这本书(王树森的《深度强化学习》)的教程,非常详细。 cartpole 在之前gymnasium安装时已经一并安装好了(参考之前的笔记),flappy bird安装参考官网教程: https://github.com/markub3327...
深度双Q网络(DDQN)和基于竞争构架Q网络(Dueling-DQN)都是DQN的改进版本,前者是对DQN训练算法的改进,后者是对DQN模型结构的改进。 一、DDQN 论文(Hasselt等人)发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值,而且估计误差会随Action的个数增加而增加。如果高估不是均匀的,则会导致某个次优的Action高估的Q值超过了...
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...
深度强化学习——Dueling-DDQN 特征分流到两个支路中。其中上路代表状态值函数V(s) ,表示静态的状态环境本身具有的价值;下路代表依赖状态的动作优势函数A(a) (advantagefunction),表示选择某个Action...两支路全连接层参数。 而在实际中,一般要将动作优势流设置为单独动作优势函数减去某状态下所有动作优势函数的平均...
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。
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...
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...
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...
reinforcement-learningdeep-learningpython3datasetpytorch-implementationdueling-ddqndueling-dqn-pytorchirl-algorithmsgail-ppo UpdatedApr 5, 2022 Python This project uses Deep Reinforcement Learning to solve the Lunar Lander environment of the OpenAI-Gym ...
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: AI检测代码解析 target = self.target_model(states).numpy() # next_target [batch_size, action_dim] ...