1. Dueling DQN 决斗(Dueling)DQN,网络结构如图1所示,图1中上面的网络为传统的DQN网络。图1中下面的网络则是Dueling DQN网络。Dueling DQN网络与传统的DQN网络结构的区别在于Dueling DQN的网络中间隐藏层分别输出value函数$V$和advantage function优势函数$A$,通过:$Q(s,a;\theta,\alpha,\beta) = V(s;\theta,...
由于Q网络的价值函数被分为两部分,因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。为了简化算法描述,这里不使用原论文的CNN网络结构,而是使用前面文中用到的最简单的三层神经网络来描述。是否使用CNN对Dueling DQN算法本身无影响。 在前面讲到的DDQN等DQN算法中,我使用了一个简单的三层神经网络:一个输入层,一个隐藏层...
为了解决这2个问题,前几年学术界提出深度Q网络模型(DQN, Deep Q-learning Network)。借助神经网络,DQN可以直接进行状态-动作对到Q值的映射,解决了前面提到的缺陷1,此外神经网络还具备较好的泛化插值能力,也解决了Q-learning的缺陷2。其中,DQN的损失函数如下所示,整体上还沿用了Q-learning更新Q值的思想,只是引入了1...
定义网络结构根据Dueling DQN的网络结构,我们首先定义一个隐藏层,针对隐藏层的输出,我们将此输出分别作为两个隐藏层的输入,分别输出state的Value,和每个action的Advantage,最后, 根据Q = V+A得到每个action的Q值: 代码语言:javascript 复制 defbuild_layers(s,c_names,n_l1,w_initializer,b_initializer):withtf.var...
Dueling DQN网络结构：不同于Double DQN，Dueling DQN增加两个子网络对应价值函数和优势函数。原始神经网络结构简化为三层，CNN结构对算法性能无影响。价值函数和优势函数通过子网络独立计算，再进行线性组合得出最终输出。公式解释：在Dueling DQN中，动作的Q值通过价值函数和优势函数的组合得到。通过组合公式，...
定义网络结构 根据Dueling DQN的网络结构,我们首先定义一个隐藏层,针对隐藏层的输出,我们将此输出分别作为两个隐藏层的输入,分别输出state的Value,和每个action的Advantage,最后, 根据Q = V+A得到每个action的Q值: defbuild_layers(s, c_names, n_l1, w_initializer, b_initializer): with tf.variable_scope('...
keras架构下dueling DQN代码 理解和实现 Keras 架构下的 Dueling DQN Dueling DQN(双重深度Q网络)是一种增强学习算法,它在学习的过程中将动作价值(Q-value)分解为状态价值和优势函数。这种结构能够有效提高智能体在复杂环境中的决策能力。 本文将指导你如何在Keras环境下实现Dueling DQN。我们将使用Python及Keras库来...
Dueling DQN网络与DDQN网络结构的区别如下图所示(左边为DDQN,右边为Dueling DQN): 具体的模型细节可以参考博客:强化学习(十二) Dueling DQN 文件结构 |--rom_files # 用于存放Atari游戏的rom文件 |--saved_model # 用于存放训练过程中表现最好的模型参数 |--result # 用于存放测试阶段的游戏可视化结果 |--play...
Dueling DQN网络结构与DQN相似，但引入了两个分支，分别预测state value和action advantage value。state value为标量，表示状态的价值；action advantage value为矢量，每个值对应一个动作，表示在该状态下各个动作的重要性。理解Dueling DQN工作原理的关键在于，它能够直接学习哪些状态是有价值的。智能体在与...
Dueling DQN的网络结构如下: -共享卷积层用于提取状态的特征表示。 -对于状态值函数V(s),使用全连接层作为输出,表示状态的价值。 -对于动作优势函数A(s, a),使用全连接层作为输出,表示每个动作的优势。 -结合V和A的输出来计算最终的Q值。 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...