算法伪代码如下: 为了区分Double Q-learning算法和Q-learning的区别,同样Q-learning算法伪代码贴出来了。 对比:此处对于Q-learning算法和double Q-learning 算法来说,double使用了B网络来更新A网络,同样的道理对于B网络则使用A网络的值来更新。 double DQN学习的方式 其Y_t^Q 是一个termporal difference的值,定义...
在 Q-learning 和 DQN 中,the max operator uses the same values to both select and evaluate an action. 这个就会导致 value estimates 的过估计问题 (over estimation),为了改善这个问题,DDQN 采用下面的这个目标: DDQN 和 DQN 是一样的,不同之处在于 目标被替换掉了,伪代码见下面。 Prioritized Replay: ...
Double DQN ; ,在状态s采用动作a的真实值为: 标准Q-learning 算法的参数更新方式:DQN的目标Y值为: 标准Q-learning和DQN的目标Y值计算中使用了 max 操作(公式2和...DQN使用行为网络选择出value最大的action,用目标网络来估计它的值。对应的,公式(2)的目标改写为: DoubleDQN的算法伪代码与DQN一致,仅仅是目标...
现在假设有一个函数f(x)如果输入状态S就可以得到每个行为的Q值即 莫烦python强化学习中的算法【伪代码】汇总 前言 1、Q_Learning2、Sarsa3、Sarsa_Lambda 4、DQN5、Double_DQN6、暂无Dueling_DQN7... 将莫烦python强化学习中提及算法的【伪代码】汇总起来,方便复习。 1、Q_Learning2、Sarsa3、Sarsa_Lambda 4、...
将莫烦python强化学习中提及算法的【伪代码】汇总起来,方便复习。 1、Q_Learning 2、Sarsa 3、Sarsa_Lambda 4、DQN 5、Double_DQN 6、暂无 深度强化学习——Dueling-DDQN 特征分流到两个支路中。其中上路代表状态值函数 V(s),表示静态的状态环境本身具有的价值;下路代表依赖状态的动作优势函数 A(a)(advantage ...
将莫烦python强化学习中提及算法的【伪代码】汇总起来,方便复习。 1、Q_Learning 2、Sarsa 3、Sarsa_Lambda 4、DQN 5、Double_DQN 6、暂无强化学习系列之九:Deep Q Network (DQN) 效果。 Dueling Network 是一个深度学习的网络结构。它可以结合之前介绍的 Experience Replay、 Double DQN 和 Prioritized Replay ...