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...
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...
2. 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DDQN等DQN算法中,我使用了一个简单的三层神经网络...
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，...
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...
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('...
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...
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...
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。