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 Double DQN、Dueling DDQN 则适用于更复杂和具有挑战性的问题,根据问题的特性选择合适的算法可以有效提升训练效率和性能。 最后我们也看到,深度强化学习预测股票是可...
注:RL系列皆是莫烦教程的学习笔记,笔者仅做记录。目录 1.前言2.算法2.1Dueling 算法2.2 更新方法3.对比结果1.前言关于DQN我们还会讲最后一种升级办法,我们只需要稍微改动DQN中的神经网络的结构,就能大幅提升学…
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 [batch_size, action_dim] ne...
本篇介绍三种DQN的变体,分别是从参数更新部分改进的Double DQN,从经验回放部分改进的Prioritized DQN,从神经网络结构部分改进的Dueling DQN。 Double DQN 上一篇提到的DQN是基于Q-learning,更新也是基于贪婪算法,$Q \leftarrow Q +
1小时居然就跟着博士搞懂深度强化学习DQN算法原理及实例演示,Double DQN和Dueling DQN运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、1、AI学习路线图、2 目标函数与公式解析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Dueling DQN的更新过程和DQN类似,只是在计算Q值时采用了Dueling结构。 对于实现DoubledQN和Dueling DQN的agent,可以使用深度学习库(如TensorFlow或PyTorch)来构建神经网络,并通过优化算法(如梯度下降法)来更新网络参数。同时,还需要考虑经验回放机制和ε-greedy策略等技术来增加训练的稳定性和探索能力。具体实现过程会依据编...
从DQN到Nature DQN再到Double DQN,这些Deep Q-learning算法的改进点在于TD-error的计算和Q值的计算,而在网络结构上并没有变化,其De...
其余的和DQN完全相同。 4 Double DQN 算法 无论是DQN,还是Nature DQN都无法克服Q-Learning本身多固有的缺陷-过估计。 过估计是指估计得值函数比真实值函数要大,其根源主要在于Q-Learning中的最大化操作,从上面可以看到在动作选择中的目标是 Rj+γmaxa′Q′(s′j,a′j,w‘)Rj+γmaxa′Q′(sj′,aj′,w...
Double DQN是基于Double Q learning对DQN的扩展。其通过改变DQN在计算TD误差的环节，保持了两套网络的动态，同时也利用了Double Q learning的优势，降低了最大化偏见，改进了学习过程的效率。为了解决估计Q值过高的问题，并引入了优势函数（Advantage Function）的概念。通过将Q值分解为state value（V(s)）...
以下是Dueling DQN模型简化后的核心代码片段，展示了其网络结构和关键操作：```html 在PyTorch中，Dueling DQN的基本构造如下：class DuelingDQN(nn.Module):</ def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim, lr, gamma, epsilon): super().__init__() self.fc1 = nn...