Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning# 论文地址# DuelingDQN 笔记# 基本思路就是Q(s,a)Q(s,a)的值既和state有关,又和action有关。但是两种"有关"的程度不一样,或者说影响力不一样。 对于Q(s,a)Q(s,a)我们希望它能反应出两个方面的差异。
强化学习中文教程(蘑菇书🍄),在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/easy-rl/ reinforcement-learning deep-reinforcement-learning q-learning dqn policy-gradient sarsa a3c ddpg imitation-learning double-dqn dueling-dqn ppo td3 easy-rl Updated Mar 14, 2025 Jupyter Notebook ...
DQN 文章目录 神经网络的作用 更新神经网络 Experience replay 和 Fixed Q-targets 神经网络的作用 将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样我们就没必要在表格中记录 Q 值。而是直接使用神经网络生成 Q 值. 也能只输入状态值, 输出所有的动作值, 然后按照 Q learning ...
这么做的原因是传统的DQN通常会高估Q值得大小,两者代码差别如下: q_eval=self.eval_net(batch_state).gather(1,batch_action)q_next=self.target_net(batch_next_state).detach()ifself.double:#ddqnq_next_eval=self.eval_net(batch_next_state).detach()q_a=q_next_eval.argmax(dim=1)q_a=torch.res...
Deep Q-Network 学习笔记(六)—— 改进④:dueling dqn 这篇同样是完全没看懂 Orz,这里只做实现记录。。 要改动的地方只是在神经网络的最后一层做下调整即可。 defcreate(self): neuro_layer_1= 3w_init= tf.random_normal_initializer(0, 0.3) b_init= tf.constant_initializer(0.1)#--- 创建 eval 神经...
class DQN: ''' DQN算法,包括Double DQN和Dueling DQN ''' def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, learning_rate, gamma, epsilon, target_update, device, dqn_type='VanillaDQN'): self.action_dim = action_dim if dqn_type == 'DuelingDQN': # Dueling DQN采取不一样的网络框...
使用一个优势神经网络A(s,a;wA)A(s,a;wA)来近似优势函数A∗(s,a)A∗(s,a),神经网络的结构和DQN是一样的。 再使用一个状态价值神经网络V(s;wV)V(s;wV)来近似最优状态价值函数V∗(s)V∗(s),其结构的卷积层可以和A(s,a;wA)A(s,a;wA)共享; ...