在训练和测试数据上,该图显示了“买入并持有”策略和DQN模型预测的相对利润增益。将DQN模型与“买入并持有”等简单策略进行比较,可以深入了解其有效性。 Double DQNDouble Deep Q-Network (DDQN) 是一种用于强化学习中的深度学习算法,...
Dueling DQN是一种改进的深度强化学习算法,通过分离状态价值函数和优势函数来提高策略学习的效率和稳定性。与传统的DQN相比,Due
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)(s...
DQN和Dueling DQN的比较 其中上面的就是传统的DQN,而下面的就是dueling architecture。 可以看到传统的DQN是分别输出|\mathcal{A}|个动作的Q值,而dueling DQN则输出了两种不同的值,文章中称之为两个stream:value和advantage。 advantage的思想在之前写的RL教程[7]中policy gradient中已经讲过,是一种平滑的策略减小...
Dueling DQN的主要思想是将Q值函数分解为两个部分:状态值函数和优势函数,这样可以更好地估计不同动作对于状态的贡献,提高学习效率。 另外,在Dueling DQN中,使用Huber loss代替MSE来提高训练的稳定性和效果。这是因为强化学习中的目标值通常是非固定的,而且存在离群值,使用MSE损失函数容易受到这些离群值的影响,导致...
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...
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)）...
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() ...
其中表示相应的优先级。其他地方与Double DQN没什么区别,其算法流程如下: Dueling DQN Prioritized Replay DQN从样本选择的角度优化了DQN算法,Dueling DQN则从网络结构优化了DQN。之前的DQN网络都是之间输出的值,而Dueling DQN则不然。它将网络的输出作为两个分支,一个分支输出仅仅与状态相关的价值函数,另一个分支输出...