之前的文章中,我们提到的Double DQN,本质上和DQN是相同的。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...
其中,s、a分别是状态 s 和动作 a 的向量表示,函数 Q_θ (s,a) 通常是一个参数为θ的函数,比如神经网络,其输出为一个实数,称为Q 网络(Q-network)。 深度Q网络(deep Q-network,DQN)是指基于深度学习的Q学习算法,主要结合了价值函数近似与神经网络技术,并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。 神经...
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...
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...
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...
DQN三大改进(三)-Dueling Network 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf 代码地址:https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/Dueling%20DQN%20Demo 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,...
First, a social network composed of a group of third-party sensing nodes that do not share the spectrum with the PU is established, which helps an SU collect the power information of the PU. Then, we design a Dueling Deep Q-Network (DQN) model to achieve efficien...
double-dqn、dueling dqn算法原理和agent实现 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...
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...
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...