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 DQ
Dueling DQN网络结构: 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Double DQN等DQN算法中,神经网络如下图所示: DQN网...
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
Dueling DQN将Q值函数拆解为状态值函数和优势函数。状态值函数代表当前状态的整体价值，而优势函数代表在给定状态下，每个动作相对于平均动作的价值。网络结构：Dueling DQN的网络结构包括输入层、隐藏层以及两个输出层：一个用于计算状态值函数，另一个用于计算优势函数。这两个输出层的结果相加得到最终的Q值...
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，...
而Dueling Network 对 DQN 的结构改进原理是: 我们对于DQN的改进思路就是基于上面的定理2:Q∗(s,a)=V∗(s)+A∗(s,a)−maxaA∗(s,a)Q∗(s,a)=V∗(s)+A∗(s,a)−maxaA∗(s,a) 分别用神经网络 V 和 A 近似 V-star 和 A-star 即:Q(s,a;wA,wV)=V(s;wV)+A(s...
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...
V(s)估计状态的价值，而A(s, a)估计在状态s中采取动作a的优势。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。