完整代码地址强化学习——Double DQN 代码地址,劳烦点个star可好?在此谢谢了 二、Dueling DQN 算法 1、算法简介 在DQN算法中,神经网络输出的 Q 值代表动作价值,那么单纯的动作价值评估会不会不准确?我们知道, Dueling-DQN 算法从网络结构上改进了DQN,神经网络输出的动作价值函数可以分为状态价值函数和优势函数,即:...
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Double DQN等DQN算法中,神经网络如下图所示: DQN网络 而在Dueling DQN中,我们在后面加了两个子网络结构,分别对应上面上到价格函数网络部分和优势函数网络部分...
DuelingDQN的原理是Q的期望汇报,由两个输出决定,一个是Action的价值,还有一个是当前状态的价值 即由算法本来来确定当前的状态是否是好的,为了使得当前状态的价格可以更新,即对Action的输出做归一化的限制 A =self.fc_A(F.relu(self.fc1(x))) V=self.fc_V(F.relu(self.fc1(x))) Q= V + A - A.m...
Q= V + A - A.mean(1).view(-1, 1)#Q值由V值和A值计算得到returnQclassDQN:'''DQN算法,包括Double DQN和Dueling DQN'''def__init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, learning_rate, gamma, epsilon, target_update, device, dqn_type='VanillaDQN'): self.action_dim=action_dimifdq...
dueling dqn算法实现过程Dueling DQN算法实现过程是指在深度强化学习中,通过将动作价值函数和状态价值函数作为两个竞争对手,并使用神经网络解决它们之间的竞争来提高决策质量的实现步骤。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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。
图1. Dueling DQN网络结构 2. D3QN(Dueling Double DQN) Double DQN只在DQN的基础上有一点改动,就不在这儿介绍了,如果对DQN还不了解的话,可以戳这里。 2.1 D3QN算法流程 初始化当前$Q$网络参数$\theta$,初始化目标$Q^′$网络参数$\theta^′$,并将$Q$网络参数赋值给$Q^′$网络,$\theta \to \theta^′ ...
2.算法 2.1Dueling 算法 我们看一下Dueling DQN的神经网络架构和普通DQN有什么不同: image 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: image
4_Q-learning与DQN算法 1-算法原理通俗解读 07:13 2-目标函数与公式解析 10:08 3-Qlearning算法实例解读 07:46 4-Q值迭代求解 09:00 5-DQN简介 05:08 5_DQN算法实例演示 1-整体任务流程演示 05:22 2-探索与action获取 07:00 3-计算target值 05:18 4-训练与更新 08:13 6_DQN改进与...
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...