通过将Q值函数分解为状态值函数和优势函数,Dueling DQN可以更好地估计不同动作对于状态的贡献,提高学习效率,使得在复杂环境下的强化学习任务中取得更好的效果。 计算过程 Dueling DQN的学习过程与DQN类似,具体步骤如下: 初始化神经网络,包括状态值函数和优势函数。 根据当前状态s选择动作a,并执行该动作,得到下一个...
由于Q网络的价值函数被分为两部分,因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。为了简化算法描述,这里不使用原论文的CNN网络结构,而是使用前面文中用到的最简单的三层神经网络来描述。是否使用CNN对Dueling DQN算法本身无影响。 在前面讲到的Double DQN等DQN算法中,神经网络如下图所示: DQN网络 而在Dueling DQN中,...
importrandomimportnumpy as npimportgymimporttorchfrommatplotlibimportpyplot as pltfromtqdmimporttqdmfrommodelimportDQNimportrl_utilsdefdis_to_con(disrete_action, env, action_dim): action_lowbound=env.action_space.low[0] action_highbound=env.action_space.high[0]returnaction_lowbound + (disrete_acti...
完整代码地址强化学习——Double DQN 代码地址,劳烦点个star可好?在此谢谢了 二、Dueling DQN 算法 1、算法简介 在DQN算法中,神经网络输出的 Q 值代表动作价值,那么单纯的动作价值评估会不会不准确?我们知道, Dueling-DQN 算法从网络结构上改进了DQN,神经网络输出的动作价值函数可以分为状态价值函数和优势函数,即:...
动手学强化学习(八.3):dueling-DQN 一、代码 importrandomimportgymimportnumpy as npimporttorchimporttorch.nn.functional as Fimportmatplotlib.pyplot as pltimportrl_utilsfromtqdmimporttqdmclassQnet(torch.nn.Module):'''只有一层隐藏层的Q网络'''def__init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim):...
在开始编写代码之前,首先要了解整个过程的步骤。以下是Dueling DQN实现的主要步骤: 接下来,我们将逐步深入每一个细节。 第一步:导入必要的库 在开始之前,我们需要导入将要使用的库。 importnumpyasnpimportgymfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Inputfromkeras.optimizersimportAdamfromcollectionsimp...
dueling dqn算法实现过程Dueling DQN算法实现过程是指在深度强化学习中,通过将动作价值函数和状态价值函数作为两个竞争对手,并使用神经网络解决它们之间的竞争来提高决策质量的实现步骤。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
深度双Q网络(DDQN)和基于竞争构架Q网络(Dueling-DQN)都是DQN的改进版本,前者是对DQN训练算法的改进,后者是对DQN模型结构的改进。 一、DDQN 论文(Hasselt等人)发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值,而且估计误差会随Action的个数增加而增加。如果高估不是均匀的,则会导致某个次优的Action高估的Q值超过了...
classDuelingDQN:def__init__(...,dueling=True,sess=None)...self.dueling=dueling# 会建立两个 DQN, 其中一个是 Dueling DQN...ifsessisNone:# 针对建立两个 DQN 的模式修改了 tf.Session() 的建立方式self.sess=tf.Session()self.sess.run(tf.global_variables_initializer())else:self.sess=sess.....
1小时居然就跟着博士搞懂深度强化学习DQN算法原理及实例演示,Double DQN和Dueling DQN运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、1、AI学习路线图、2 目标函数与公式解析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。