本文讲述了DQN 2013-2017的五篇经典论文,包括 DQN,Double DQN,Prioritized replay,Dueling DQN和Rainbow DQN,从2013年-2017年,DQN做的东西很多是搭了Deep learning的快车,大部分idea在传统RL中已经有了,如…
深度强化学习的DQN还是传统的Q learning,都有maximization bias,会高估Q value。这是为什么呢?我们可以看下Q learning更新Q值时的公式: Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,At+1)−Q(St,At)] 可以想像,在均衡时,有 E(Q(St,At))=Rt+1+γE(maxaQ(St+1,At+1))≥Rt+1+γmaxaE(Q...
2 Deep Q-Learning 算法 Deep Q-Learning 算法简称DQN,DQN是在Q-Learning的基础上演变而来的,DQN对Q-Learning的修改主要有两个方面: 1)DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数。 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...
1,11)data=pdr.get_data_yahoo("AAPL",start,end)print(data.index.min(),data.index.max())split_index=int(len(data)/2)date_split=data.index[split_index]train=data[:split_index]test=data[split_index:]#date_split='2016-01-01'date_split='2016-01-01'train=data[:date_split]test=...
# 使用 TensorFlow 实现DuelingDQN:step by step 教程DuelingDQN(DuelingDeep Q-Learning)是强化学习中的一种重要算法,能够更好地估计状态价值和动作优势。本文将引导初学者逐步实现基于 TensorFlow 的DuelingDQN。 ## 大致流程 实现DuelingDQN的过程可以分为以下几个步骤: | 步 ...
[1]Deep Reinforcement Learning with Double Qlearning [2]Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning [3]深度强化学习综述_刘全等来源:网络智能推荐深度强化学习系列(一):强化学习概述 这是Nvidia 发表的自己家开发者博客上的一篇关于深度强化学习的通俗讲义,主要是从概念上来理解强化学习。(其...
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。
32)b_reward=np.array(batch[:, 2].tolist(),dtype=np.int32)b_obs=np.array(batch[:, 3].tolist(),dtype=np.float32).reshape(batch_size, -1)b_done=np.array(batch[:, 4].tolist(),dtype=np.bool)q=Q(b_pobs)maxq=np.max(Q_ast(b_obs).data,axis=1)target=copy.deepcopy(q....
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。
Dueling Deep Q-learning Network学习,PARL官网示例,关键点记录,帮助理解 布谷AI 6枚 AI Studio 经典版 1.6.2 Python3 强化学习 2019-12-21 05:04:04 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 版本1 2019-12-21 06:20:09 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改...