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/flappy-bird-gymnasium 实际上,只需要两行代码: #首先使用...
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) ...
效果和稳定性:Dueling DDQN 在处理动作空间较大的问题时表现出更高的效率和稳定性,因为它们能够更有效地分离状态值和动作优势。 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...
总结： DDQN通过引入两套Q值网络来减少最大化偏见，提高了学习过程的效率。 Dueling DQN通过将Q值分解为状态价值和优势函数，实现了对动作的精细评价，提高了学习的稳定性和效率。这两种方法在实际应用中均显示出有效提升学习性能的能力。
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] ...
深度强化学习结合深度学习和强化学习,通过DQN、Double DQN和Dueling DDQN等算法,模拟股票交易环境,利用历史数据训练模型进行买卖决策。实验结果表明,Dueling DDQN在处理复杂问题时效率和稳定性更高,能够有效预测股票收益。
简介: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。
2)DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程。 我们现在来具体看看这两个方面: 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。
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)...
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更大的优势。