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...
2)然后利用这个选择出来的动作 综合起来 在Double DQN 中的 TD Target 计算为: 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 ...
1. Dueling DQN 决斗(Dueling)DQN,网络结构如图1所示,图1中上面的网络为传统的DQN网络。图1中下面的网络则是Dueling DQN网络。Dueling DQN网络与传统的DQN网络结构的区别在于Dueling DQN的网络中间隐藏层分别输出value函数$V$和advantage function优势函数$A$,通过:$Q(s,a;\theta,\alpha,\beta) = V(s;\theta,...
构建Dueling DQN的核心在于创建适当的神经网络架构。 defbuild_dueling_dqn(state_size,action_size):# 创建模型model=Sequential()model.add(Input(shape=(state_size,)))model.add(Dense(24,activation='relu'))model.add(Dense(24,activation='relu'))# 状态价值网络value=Dense(1,activation='linear')(model...
DuelingDQN也是一个比较容易实现的DQN变种,它和DQN的唯一差别,就是Network构造的不同。这种结构上的不同,可以让dueling DQN更快地学习到东西。 如果对DQN还不是很熟悉的话,可以先看一下上两篇: 张斯俊:三维…
代码从数据集中读取数据。进行测试和验证集的拆分,然后使用' display '函数,代码在Jupyter笔记本中显示导入的数据。 代码语言:javascript 复制 defplot_train_test(train,test,date_split):data=[Candlestick(x=train.index,open=train['Open'],high=train['High'],low=train['Low'],close=train['Close'],name...
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 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...
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...
完整代码强化学习——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,Q(s,a)Q(s,a) 的值既和 State 有关,又和 action 有关,但是这两种 “有关” 的程度不一样,或...