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...
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...
2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning,采用优势函数advantage function,使Dueling DQN在只收集一个离散动作的数据后,能够更加准确的去估算Q值,选择更加合适的动作。Double DQN,通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值,从而消除Q值过高估计的问题。D3QN(Dueling Double DQN)则...
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...
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...
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...
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...
DQN及其改进算法(Double、Dueling、优先级采样) DQN DQN整体的算法结构如下图所示: 对比Q-learning有以下改进: 数据预处理 Atari 游戏的原生尺寸为210 × 160,每个像素有128 种颜色,将其转换成84 × 84 维度的灰度图。变换后的图像依然保留了主要的信息,同时减轻了数据处理的负担。 虽然Atari 游戏是一个动态的...
本篇介绍三种DQN的变体,分别是从参数更新部分改进的Double DQN,从经验回放部分改进的Prioritized DQN,从神经网络结构部分改进的Dueling DQN。 Double DQN 上一篇提到的DQN是基于Q-learning,更新也是基于贪婪算法,Q←Q+α(R+γmaxQ′−Q)Q←Q+α(R+γmaxQ′−Q)。虽然可以快速让Q值向可能的优化目标靠拢,但是...
The sensing module is based on an unsupervised\ndeep learning method. And the decision module uses dueling double deep\nrecurrent Q-learning to eliminate the adverse effects of limited observation\ncapacity of an on-board monocular camera. The framework enables the quadrotor\nto realize autonomous ...