Double Deep Q-Network (DDQN) 是一种用于强化学习中的深度学习算法,特别是在处理离散动作空间的 Q-Learning 问题时非常有效。DDQN 是对传统 Deep Q-Network (DQN) 的一种改进,旨在解决 DQN 在估计 Q 值时可能存在的过高估计(overestimation)问题。 DDQN 使用一个额外的神经网络来评估选取最大 Q 值的动作。它...
ddqn = DuelingDQN(state_dim, action_dim, hidden_dim, lr, gamma, epsilon, buffer_size, batch_size) ddqn.train(env, num_episodes) # 使用训练好的模型玩CartPole游戏 state = env.reset() done = False while not done: action = ddqn.act(state) state, reward, done, _ = env.step(action) ...
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...
上面代码定义了一个函数train_ddqn(),该函数训练Double Deep Q-Network (DDQN)来解决交易环境。 ddqn, total_losses, total_rewards = train_ddqn(Environment(train), epoch_num=50) plot_loss_reward(total_losses, total_rewards) 可视化了在训练时期的损失和奖励值的趋势。在DDQN模型(可能用于预测股票市场价格...
代码从数据集中读取数据。进行测试和验证集的拆分,然后使用' display '函数,代码在Jupyter笔记本中显示导入的数据。 代码语言:javascript 复制 defplot_train_test(train,test,date_split):data=[Candlestick(x=train.index,open=train['Open'],high=train['High'],low=train['Low'],close=train['Close'],name...
这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。 可视化结果如下: plot_train_test(train, test, date_split) 环境
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...
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)...
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...
DQN在理论分析上存在不足，对其为何能有效工作缺乏深入理解。代码方面，DQN实现了从游戏图片直接输入至CNN模型的处理，展示了端到端学习的潜力。2. Double DQN 2.1. 关键思想 Double DQN旨在解决Q-learning中的过估计问题，通过分离行动选择与行动评估的过程，实现更加准确的Q值估计。该方法通过使用两个...