通过将Q值函数分解为状态值函数和优势函数,Dueling DQN可以更好地估计不同动作对于状态的贡献,提高学习效率,使得在复杂环境下的强化学习任务中取得更好的效果。 计算过程 Dueling DQN的学习过程与DQN类似,具体步骤如下: 初始化神经网络,包括状态值函数和优势函数。 根据当前状态s选择动作a,并执行该动作,得到下一个...
我们看一下Dueling DQN的神经网络架构和普通DQN有什么不同: 我们可以很明显地看出,上面普通的DQN只有一个输出,就是每一个动作的Q值;而Dueling DQN则拆成了state的Value和每个动作的Advantage。 我们再来看一下公式: 它分成了这个state的值,加上每个动作在这个state上的advantage。因为有时候在某种state,无论做什么动...
Dueling DQN Double DQN改进了DQN的参数更新部分,Prioritized DQN改进了DQN的经验回放部分,Dueling DQN则是通过优化神经网络的结构来优化算法。在许多基于视觉的感知的DRL任务中,不同的状态动作对的值函数是不同的,但是在某些状态下,值函数的大小与动作无关。因此Dueling DQN把Q值更新分开成两个部分,一个是状态v函数...
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] n...
1. DoubledQN: DoubledQN的主要思想是使用两个Q网络来分开评估动作的价值,分别为主网络和目标网络。每次更新时,主网络选择最优动作,而目标网络用于评估该动作的价值。这样做的目的是为了减少过估计(overestimation)的问题,提高了Q值的准确性。 DoubledQN的更新过程如下: -在每个时步t,选择动作a_t,同时用主网络计算...
1)DQN的行为值函数是利用神经网络逼近,属于非线性逼近,DQN所用的网络结构是三个卷积层加两个全连接层。用公式表示的话,值函数为Q(s,a;θ)Q(s,a;θ),此时更新网络其实就是更新参数 θθ,一旦θθ定了,网络参数就定了。 2)DQN最主要的特点是引入了经验回放,即将一个五元组 (sj,aj,Rj,s′j,is_endj...
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)）...
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...
1. DQN 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...
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。