DDQN DDQN(Double DQN),顾名思义,算法中引入了一个额外的 Q 网络,可是为什么要引入呢? 实验表明,在DQN进行 Q 值估计时,往往会高估很多,导致最终得到的结果容易出现问题,下面是DQN与DDQN值函数估计的对比: 值函数估计对比 为啥DQN会高估呢? DQN在更新Q网络时,利用下述方程进行拟合, TD算法更新Q值 那么在 Q 网...
下面是DDQN(蓝色),Dueling DQN(粉红)和DQN(橘黄)在Pong上面得表现。可以看到DDQN > Dueling DQN > DQN,其中DDQN大约比DQN得收敛快10%。 DDQN(蓝色),Dueling DQN(粉红)和DQN(橘黄)的平均奖励 5. Thoughts DDQN和Dueling DQN的实现都很容易,在Pong这个游戏上的提升也不大。可能效果要在更难的任务中才能看出来。
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 ...
DDQN的收敛速度大约是DQN的10%左右。虽然这些改进在当前环境中可能并未带来显著性能提升，但考虑到实际应用中任务复杂性的多样性和难度，这些方法在面临更加复杂的环境时可能展现出更大的优势。
Dueling Double Deep Q-Network (Dueling DDQN) 是一种结合了两种技术的强化学习算法:Dueling网络结构和Double DQN。它旨在进一步提高 Q-Learning 的效率和稳定性,特别是在处理离散动作空间的问题时非常有效。 def train_dddqn(env, epoch_num=50): """ <<< Double DQN -> Dueling Double DQN ...
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_q_values [batch_size, action_diim] next_target = self.target_model(next_states)...
Double DQN也简称DDQN,其计算目标值yjyj的步骤可以拆分为两步(针对is_endisFalseis_endisFalse这种条件): 1)amax(s′i,w)=maxa′Q(s′i,a,w)amax(si′,w)=maxa′Q(si′,a,w) 这一步是通过原网络Q获得最大值函数的动作aa; 2) yj=Rj+γQ′(s′j,amax(s′i,w),w‘)yj=Rj+γQ′(sj′,...
1.1. 关键思想 DQN通过引入固定的目标网络与预测网络，解决了深度学习模型在Q-learning中收敛性问题。预测网络用于实时预测当前状态对应各动作的Q值，而目标网络则用于预测下一状态或后续状态的Q值。目标函数设计巧妙，旨在通过固定的参数来更新预测网络，确保训练过程的稳定性。1.2. 关键限制与贡献 DQN在...
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 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...