操作使得估计的值函数比值函数的真实值大,因为DQN是一种off-policy的方法,每次学习时,不是使用下一次交互的真实动作,而是使用当前认为价值最大的动作来更新目标值函数,(注:对于真实的策略来说并在给定的状态下并不是每次都选择使得Q值最大的动作,所以在这里目标值直接选择动作最大的Q值往往会导致目标值要高于真实值)。Double
深度Q网络(deep Q-network,DQN)是指基于深度学习的Q学习算法,主要结合了价值函数近似与神经网络技术,并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。 神经网络是最好的函数逼近器 由于神经网络在建模复杂函数方面非常出色,我们可以使用神经网络(我们称之为深度Q网络)来估计这个Q函数。 此函数将状态映射到可以从该状态...
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(...
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个新的拟合目标,模型映射出来的Q值跟算出来的目标Q值y之间的差距要越小越好。 DQN通过引入神经网络解决了Q-learning的缺陷,在前几年一度非常火。但是,DQN的优化目标本质是靠当前模型算出来(动作的选取/评估依赖同1个模型,既当运动...
强化学习代码实战-06 Dueling DQN 算法 引入优势函数A,优势函数A = 状态动作价值函数Q - 状态价值函数V。 在同一状态下,所有动作的优势值为零。因为,所有的动作的状态动作价值的期望就是状态价值。 实现代码: importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromIPythonimport...
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。
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double-dqn、dueling dqn算法原理和agent实现 DoubledQN（Double Q-learning）和Dueling DQN是DQN算法的两种改进版本，旨在提高Deep Q-Network在强化学习中的性能和效果。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...
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...
百度试题 结果1 题目以下哪种算法属于策略梯度算法。() A. DuelingDQN B. TRPO C. REINFORCE D. PPO 相关知识点: 试题来源: 解析 B、C、D 反馈 收藏