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。对应下图所示。最终Q网络的输出由价格函数网络的输出和优势函数网络的输出线性组合得到: Dueling DQN网络 下面这个公式解释了不同之处,原来DQN神...
Double DQN,通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值,从而消除Q值过高估计的问题。D3QN(Dueling Double DQN)则是结合了Dueling DQN和Double DQN的优点。 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...
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:...
一、Double DQN 算法 1、算法介绍 DQN的问题有:目标 Q 值(Q Target )计算是否准确?全部通过 maxQmaxQ 来计算有没有问题?很显然,是有问题的,这是因为Q-Learning 本身固有的缺陷---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,对于 TD Target: r+γmaxa′^Q(...
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...
算法原理 DQN与Dueling DQN的网络结构对比如下所示。DQN直接使用一个常规网络生成Q值;而Dueling DQN的网络结构在最后出现了两个分支,这两个分支的值合并后生成一个Q值。 DQN and Dueling Dueling DQN网络结构中的这个分支可以用下列公式表达。网络的两个分支上分支产生一个advantage值,下分支产生action对应的value值,这...
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。
和前面所讲的各种DQN算法不同,Dueling DQN将整个模型结构分成了两个部分,一个为状态值函数V,一个为优势函数A 式子如下: 考虑到具体参数 W是公共部分的网络参数,α是V网络的参数,β是A网络的参数。 Dueling DQN中,输出结果变成Q=V+A,因为有时候在某种state,无论做什么动作,对下一个state都没有多大的影响,所...
6_DQN改进与应用技巧 1-DoubleDqn要解决的问题 06:48 2-DuelingDqn改进方法 06:27 3-Dueling整体网络架构分析 08:28 4-MultiSetp策略 03:46 5-连续动作处理方法 08:24 7_Actor-Critic算法分析(A3C) 1-AC算法回顾与知识点总结 07:19 2-优势函数解读与分析 07:14 3-计算流程实例 05:51 4...
可视化网络结构如下图所示,可以非常直观的看出两者的不同: 三.原理 1.为什么采用Dueling架构(Dueling架构的好处是什么) (1)Dueling network与DQN最主要的不同就是将State与action进行了一定程度的分离,虽然最终的输出依然相同,但在计算的过程中,state不再完全依赖于action的价值来进行判断,可以进行单独的价值预测。这...