DQN模型可用于根据输入的股票价格数据和模拟的交易环境制定交易策略。 dqn, total_losses, total_rewards = train_dqn(Environment(train), epoch_num=25)这段代码使用来自指定环境的训练数据(使用train_dqn函数)训练DQN模型,并返回训练后...
过高估计问题:Dueling DDQN 解决了传统 DQN 中 Q 值过高估计的问题,其中 Double DQN 通过目标网络降低相关性,而 Dueling 结构则通过优势函数减少过高估计。 复杂性:Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂,需要更多的实现和理解成本,但也带来了更好的性能。 传统DQN 适用于简单的强化学习任务,而 Doubl...
强化学习代码实战-06 Dueling DQN 算法 引入优势函数A,优势函数A = 状态动作价值函数Q - 状态价值函数V。 在同一状态下,所有动作的优势值为零。因为,所有的动作的状态动作价值的期望就是状态价值。 实现代码: importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromIPythonimportdisplay...
代码实现 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_dim...
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...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspdimportcopyimport numpyasnpimport chainerimportchainer.functionsasFimportchainer.linksasLfrom plotlyimporttools from plotly.graph_objsimport*from plotly.offlineimportinit_notebook_mode,iplot,iplot_mpl ...
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):...
代码说明 build_dueling_dqn: 创建Dueling DQN模型。 Dense: 全连接层。 Lambda: 构建自定义输出层以实现Dueling结构。 K.mean(): 用于计算优势函数的平均值,以便在输出中进行减法操作。 第四步:设定超参数 定义超参数是模型训练成功的关键。 state_size=env.observation_space.shape[0]action_size=env.action_sp...
除了计算 Target Q 值以外,DDQN 和 DQN 其余流程完全相同。 2、代码展示 由上面可知,Double DQN 和 DQN 唯一不同的地方在于Q值的估计,其余流程一样。这里附上代码: target = self.target_model(states).numpy() # next_target [batch_size, action_dim] ...
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 简介: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...