这次我们来讲Dueling DQN,它也是基于DQN(Deep Q-Network)的一种改进方法。Dueling DQN的主要思想是将Q值函数分解为两个部分:状态值函数和优势函数,这样可以更好地估计不同动作对于状态的贡献,提高学习效率。 另外,在Dueling DQN中,使用Huber loss代替MSE来提高训练的稳定性和效果。这是因为强化学习中的目标值通常是...
根据Dueling DQN的网络结构,我们首先定义一个隐藏层,针对隐藏层的输出,我们将此输出分别作为两个隐藏层的输入,分别输出state的Value,和每个action的Advantage,最后, 根据Q = V+A得到每个action的Q值: defbuild_layers(s, c_names, n_l1, w_initializer, b_initializer): with tf.variable_scope('l1'): w1 =...
1、Dueling Network 什么是Dueling Deep Q Network呢?看下面的图片 上面是我们传统的DQN,下面是我们的Dueling DQN。在原始的DQN中,神经网络直接输出的是每种动作的 Q值, 而 Dueling DQN 每个动作的 Q值 是有下面的公式确定的: 它分成了这个 state 的值, 加上每个动作在这个 state 上的 advantage。我们通过下面...
DQN三大改进(三)-Dueling Network 1、Dueling Network 什么是Dueling Deep Q Network呢?看下面的图片 上面是我们传统的DQN,下面是我们的Dueling DQN。在原始的DQN中,神经网络直接输出的是每种动作的 Q值, 而 Dueling DQN 每个动作的 Q值 是有下面的公式确定的: 它分成了这个 state 的值, 加上每个动作在这个 st...
Then, we design a Dueling Deep Q-Network (DQN) model to achieve efficient dynamic spectrum sharing between the PU and the SU with the power information collected in the social network. Experimental results show that the spectrum sharing success rate is higher and the com...
importtensorflow as tfimportnumpy as npclassDeepQNetwork:#q_eval 网络状态输入参数。q_eval_input =None#q_eval 网络中 q_target 的输入参数。q_eval_target =None#q_eval 网络输出结果。q_eval_output =None#q_eval 网络输出的结果中的最优得分。q_predict =None#q_eval 网络输出的结果中当前选择的动...
其中减去均值的Dueling Network的实现方式为: class DQNDuelingNet(nn.Module): def __init__(self): super(DQNDuelingNet, self).__init__() hidden_dims = 128 self.feature_layer = nn.Sequential(nn.Linear(n_features, hidden_dims), nn.ReLU()) self.value_layer = nn.Linear(hidden_dims, 1) ...
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。
The Q function, 然而,衡量了在这个状态下选择特定 action 的价值(value)。The advantage function 从 Q function 中减去了 状态的值,得到了每一个 action 重要性的相对衡量。 Deep Q-network: 在接下来的章节中,所涉及物体的 value function 都是高维度的。为了估计他们,我们利用一个 Deep Q-network:Q(s,a...
DoubledQN(Double Q-learning)和Dueling DQN是DQN算法的两种改进版本,旨在提高Deep Q-Network在强化学习中的性能和效果。 1. DoubledQN: DoubledQN的主要思想是使用两个Q网络来分开评估动作的价值,分别为主网络和目标网络。每次更新时,主网络选择最优动作,而目标网络用于评估该动作的价值。这样做的目的是为了减少过估...